Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
財政が生産に有意な影響を与えず、物価が生産に有意な影響を与えるという結果は、中澤・原田(2004)の結果とも整合的であるが、マネーが生産に影響を与えるという結果は、異なっている。しかし、銀行貸出とマネーの比較に重点を置いた原田(2005)の結果とは整合的である。ただし、原田のマネーから生産への影響の有意性は10%であり、確実ではなかった。中澤・原田(2004)は、マネーが物価に影響を与え、物価が生産に影響を与えることを示しているが、ここではマネーが生産に直接、5％で有意な影響を与えている。これはマネーとして中澤・原田(2004)のM1よりもより広い範囲のマネーであるM2を用いたこと、季調値ではなくて季節ダミーを用いたことによると思われる。

## 財政変数の入れ替え

財政政策が影響を与えていなかったという結果を確認するために、財政変数を実質債務、名目政府支出、名目債務に入れ替えてインパルス反応関数(累積値)を推計した結果が図6、図7、図8である（変数の配列順は上述と同じである）。図6の実質政府債務では、政府債務が増大すると生産が減少するという関係がぎりぎり5％の有意性で見られる。これは債務の増大で示される財政拡張政策がむしろ生産を減少させてしまうことを示している。また、物価が上昇すると実質債務が減少し、生産が増大するという関係がある。債務と生産の関係は、物価と生産の正の関係が、実質債務と生産の負の関係になって表れたのだと思われる。図7、図8の名目政府支出、名目債務では、マネーから物価や生産への5％で有意な影響は見られるが、財政政策変数からの生産や物価への影響は見られない。

## 為替レートの追加

金融政策、あるいは物価に影響を与える変数として為替レートを考慮すべきという議論がある $ ^{11} $ 。梅田(2006)は、卸売物価を対象として、輸入物価、名目実効為替レート、実質財政支出、マネタリーベース、需給ギャップの6変数によるVARモデルを推計し、物価に及ぼす為替レートの影響を強調している。本稿は、物価ではなくて生産に対する影響を考えているが、物価の生産に与える効果が重要であることは既に示している。そこで、梅田(2006)にならい、これまでの5変数のVARモデルに、為替レートを追加してインパルス応答関数を推計した $ ^{12} $ 。
VAR モデルのラグを選択するために、1 次から 7 次までのラグの VAR モデルについて SC(Schwarz information criterion) 及び AIC(Akaike information criterion) を算出した。結果は、SC では 1 次のラグ、AIC では 5 次のラグが選択された。本稿では 5 次のラグを採用した $ ^{13} $ 。

変数の順序は、財政政策変数（実質政府支出のみとした）、金融政策変数（コールレート、M2、為替レートの順）、物価、生産とした。結果は、図9のようになる。図に見るように、為替レートは物価にも生産にも有意な影響を与えていない。他の変数の有意性は、自由度が小さくなったためなどから一般に低下したものの大きな違いはない。為替が物価に影響を与えていないのは梅田(2006)と異なる結果であるが、このVARモデルから金本位制離脱ダミーを取り除くと、為替は物価に2、3期だけであるが5％有意で影響を与えるようになる。これを示したのが図10である。

このような結果が得られる理由は、図 11 で、金本位制離脱ダミーと為替レートの対数の差分を取ったグラフを見ることが明らかである。両者は変数の取り方から正負逆ではあるが、ほぼ同じような動きをしているので、金本位制離脱ダミーを入れたときには、為替の説明力がなくなってしまうわけである。すなわち、梅田(2006)の強調している、為替レートが物価に強い影響を与えているという結果は、金本位制からの離脱がデフレからの脱却において決定的だったという大恐慌研究の成果（本稿「はじめに」の「金の足枷論」、Eichengreen[1990]、解説としては野口・若田部[2004]）を確証するものである。すなわち、金本位制に執着した政策が、デフレをもたらし、デフレが昭和恐慌をもたらしたことになる。

## 物価を卸売物価にした場合

ここで物価を小売物価にしたことの効果を確認するために、物価を小売物価ではなく卸売物価にした結果を示す $ ^{14} $ 。小売物価の場合と同様に、財政政策変数（実質政府支出のみとした）、金融政策変数（コールレート、M2の順）、卸売物価、生産という順序に並べ、5変数のVARモデルのインパルス反応関数を見る。結果は、図12の通りである。

結果は、小売物価を用いた図5と比較しても、ほとんど同じとなった。すなわち、生産
に対して、物価と M2 が有意で、実質財政支出は有意ではなかった。ただし、物価と M2 の有意性は、小売物価を用いた場合に比べわずかに低下している。

## 数量的関係

以上の分析は、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、数量的効果の政策的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(累積値)を見ることにしよう $ ^{15} $ 。変数の配列順は上述と同じである。なお、財政変数としては、煩雑さを避けるために、実質財政支出のみを用いる。また、10期までにすると有意性が低下する変数が多いので6期までの反応を示している。

表 13 によると、M2 が 1％ 上昇すると生産が 0.354％ 上昇し（5％ 有意）、物価水準が 0.898％ 上昇する（5％ 有意）ことになる。物価が 1％ 上昇すると生産が 0.632％ 上昇するという有意な関係がある。財政支出が 1％ 増大すると生産が 0.132％ 減少するが有意ではない。コールレートを 1％ 引上げると物価は 0.007％ 減少、生産は 0.134％ 減少する（いずれも有意ではない）。

すなわち、財政から生産への影響は、有意ではないか、方向が逆である。一方、物価やM2の生産への影響は想定される方向を持ち、その係数も大きく、かつ有意となった。

## 分散分解

これまでの分析では変数間の定性的、定量的な影響関係の統計的な有意性の検討に興味の中心を置いていた。次に、昭和恐慌期を含む26-36年において、財政政策と金融政策のいずれが重要であったか中心に、各変数の生産に与える影響を見てみよう。VAR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。

図14は、財政変数として実質財政支出を使用した場合の結果を示した。これによると、10期後の生産の変動の12%を物価が、0.7%をコールレートが、2.6%をM2が、0.8%を実質財政支出が説明している。ただし、実質財政支出よりもM2の方が短期に生産へ効果を与えることが読み取れる。また、インパルス応答関数の結果から見て、実質財政支出の増加
は生産を減少させるという逆の方向への変化をもたらしていると考えられる。金融政策に関連する物価、コールレート、M2の合計の説明力は15.3％となる。

また財政変数を実質財政債務とした分析結果は図15に示しているが、10期後の生産の変動の14%を物価が、0.3%をコールレートが、2%をM2が、3%を実質財政債務が説明している。ただし、インパルス応答関数の結果から見て、実質財政債務は債務が増大すると生産が減少するという逆の方向の変化をもたらしていると考えられる。金融政策に関連する物価、コールレート、M2の合計の説明力は16.3%となる。

すなわち、財政変数を支出とした場合も債務とした場合もともに、金融政策に関連するM2、コールレート、物価が、生産の変動の6分の1程度を説明しているのに対して、財政変数はほとんど説明していないか逆の方向への変化を説明しているだけである。この結果からも、財政政策はこの期間において重要ではなかったと結論付けられる。ただし、金融政策の効果もそれほど大きいという訳ではない。しかし、これは10年間の平均的な効果であるので、昭和恐慌前後の効果を考えるには、よりこの期間に焦点を当てた分析が今後必要である。

## 結論

以上、月次データを用いて金融政策と生産や物価の変動との関係を中心に実証的な分析を試みた。

物価と生産の関係を見ると、物価の上昇が生産を増大させるという関係が頑健だった。金融政策が物価と生産を上昇させるという関係も頑健だった。昭和恐慌からの回復過程において、高橋蔵相期の拡張的な財政政策の役割が強調されているものの、拡張的な財政政策が生産の上昇に有意にまたは数量的にも大きな効果があったという結果は見いだせない。これは財政変数として様々な変数を用いた場合に変わらない結果だった。

財政政策ではなければ、何が昭和恐慌からの脱却をもたらしたのかという疑問が当然に生じる。生産に対する物価とのマネーの影響が頑健であったことから、これらがその有力な候補者である。物価とマネーの生産に与える数量的効果は有意であるが、昭和恐慌を含む10年間の平均では、金融政策変数と物価は生産の変動の6分の1を説明しているだけである。昭和恐慌を分析するには、より特定の期間に焦点を当てた分析が今後必要である。

また、ここで用いた金融変数は M2 である。M2 は金融政策当局が目標とすることはできるが、直接コントロールすることができる政策変数ではない。では、M2 はどのような変数
によって影響を受けるのか。M2をどのようにコントロールできるのか。これらの問題に焦点を当てた分析も必要である。

数量的効果が十分でないにしろ、昭和恐慌を阻止するために金融政策が有効であるなら、それがなぜ発動されなかったかという疑問も生じる。それに対しては、金融政策が金本位制に執着したからだという答えが得られた。

## (参考文献)

岩田規久男編著『昭和恐慌の研究』東洋経済新報社、2004年

梅田雅信「1930 年代前半における日本のデフレ脱却の背景:為替レート政策、金融政策、財政政策」『金融研究』日本銀行金融研究所、2006年3月、第25巻第1号

大川一司・高松信清・山本有造『長期経済統計1国民所得』、東洋経済新報社、1974年

中澤正彦・原田泰「大恐慌期のデフレーションと財政金融政策」、財務総合政策研究所編『フィナンシャル・レビュー』第66号、2002年

中澤正彦・原田泰「第8章なぜデフレが終わったのか」、2004年、岩田(2004)所収

中村隆英「「高橋財政」と公共投資政策－「時局匡救」農村土木事業の再評価」、1981年、中村編(1981)所収

中村隆英『戦前期の日本経済分析』、山川出版社、1981年

中村隆英『昭和経済史』、岩波書店、1986年

中村隆英『昭和恐慌と経済政策』、講談社学術文庫、1994年

日本銀行百年史編纂委員会編『日本銀行百年史資料編』、日本銀行、1986年

野口旭・若田部昌澄「第1章 国際金本位制の足かせ」2004年、岩田（2004）所収。

羽森茂之『計量経済学』、中央経済社、2000年

藤野正三郎・五十嵐副夫『景気指数：1888～1940年』、一橋大学経済研究所日本経済統計文献センター統計資料シリーズ：No.2、1973年

堀雅博「世界大恐慌と金融政策」、原田泰・岩田規久男編著『デフレ不況の実証分析』、東洋経済新報社、2002年

吉川洋「日経・経済図書文化賞講評」、『日本経済新聞』2004年11月3日朝刊

Cha, Myung Soo ‘Did Takahashi Korekiyo Rescue Japan from the Great Depression?’, Journal of Economic History, vol. 63, No. 1, 2003

Eichengreen, Barry, Golden Fetters: The Gold Standard and the Great Depression,
1919-1939, New York: Oxford University Press, 1992

Eichengreen, Barry and Peter Temin ‘Counterfactual Histories of the Great Depression,’ http://emlab.berkeley.edu/users/eichengr/counter_histories.pdf, 2001

Hamori, Shigeyuki and naoko Hamori, “An Empirical Analysis of Economic Fluctuations in Japan: 1885-1940,” Japan and the World Economy 12:11-19, 2000

Pantula, Sastry G., Gonzalez-Farias Graciela, and Wayne A. Fuller 'A Comparison of Unit-Root Test Criteria,' Journal of Business and Economic Statistics, vol. 12, 1994

Yasuba, Yasukichi 'The Japanese Economy and Economic Policy in the 1930s,' Robert G. Gregory and Noel G. Butlin, ed. Recovery from the Depression - Australia and the world economy in the 1930s, Cambridge University Press, 1988
表 1 使用变数一覧

使用変数名	略記	出所
貨幣供給量	M2	貨幣供給量 II(広義) 藤野推計。銀行外の当座預金(銀行手持ち小切手調整済み)・特別当座預金・通知預金・別段預金・振出手形の残高と銀行外現金残高の合計(藤野正三郎・五十嵐副夫「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)
東京小売物価指数	PRICE	本邦経済統計(日本銀行)
卸売り物価指数	WPI	卸売物価指数:明治20年～昭和37年(日本銀行)
生産指数	IIP	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
為替レート	EXRATE	本邦経済統計(日本銀行)外国為替相場(横浜正金銀行建値)ニューヨーク、電信、平均
コールレート	CALLRATE	本邦経済統計(日本銀行)
財政支出	SPENDING	大蔵省『大蔵省年報』各年版
財政債務	DEBT	大蔵省『大蔵省年報』各年版
ダミー変数	季節ダミー	1～11
ダミー27	昭和金融恐慌ダミー:1927年4月および5月を1、それ以外を0
ダミー31	金本位離脱ダミー:1931年12月および1932年1月を1、それ以外を0
ダミー226	226事件ダミー:1936年2月及び3月を1、それ以外を0
図２ 使用データ (金利以外は対数値)
表 3 单位根検定の結果

变数名	ADF	t-adf	p-value	lag	significance	model
logm2	level	-0.679	0.847	6	***	intercept
1st diff	-0.529	0.981	6	trend and intercept
0.930	0.905	6	none
-2.891	0.049	5	intercept
-3.077	0.116	5	trend and intercept
-2.804	0.005	5	none
logiip	level	1.533	0.999	0	***	intercept
1st diff	-0.892	0.953	0	trend and intercept
4.361	1.000	0	none
-11.318	0.000	0	intercept
-11.662	0.000	0	trend and intercept
-10.015	0.000	0	none
logprice	level	-1.920	0.323	2	***	intercept
1st diff	-0.279	0.991	2	trend and intercept
-1.099	0.246	2	none
-4.948	0.000	2	intercept
-7.681	0.000	1	trend and intercept
-4.895	0.000	2	none
logwpi	level	-1.6138	0.473	2	***	intercept
1st diff	-0.9604	0.945	2	trend and intercept
-0.086	0.652	2	none
-6.621	0.000	1	intercept
-6.874	0.000	1	trend and intercept
-6.658	0.000	1	none
logexrate	level	-0.953	0.768	1	***	intercept
1st diff	-2.128	0.525	2	trend and intercept
-0.837	0.351	1	none
-7.857	0.000	0	intercept
-7.829	0.000	0	trend and intercept
-7.832	0.000	0	none
logspending	level	-0.732	0.834	12	***	intercept
1st diff	-1.354	0.869	12	trend and intercept
1.384	0.958	12	none
-6.433	0.000	11	intercept
-12.168	0.000	10	trend and intercept
-6.321	0.000	11	none
logdebt	level	-1.305	0.626	11	***	intercept
1st diff	-11.132	0.000	11	trend and intercept
0.749	0.875	11	none
-7.013	0.000	10	intercept
-6.978	0.000	10	trend and intercept
-6.993	0.000	10	none

(注) Significanceは, *, **, ***が, それぞれ10, 5, 1％水準で有意であることを示す. Lagの長さは, Schwartz Information Criterionで決定した.
表 4 グランジャー因果性

実質財政支出(対数)	コールレート	M2(対数)	物価(対数)	IIP(対数)
実質財政支出(対数)	2.403	*	1.360	0.427	0.393
コールレート	2.284	1.497	3.053	*	1.991
M2(対数)	2.964	*	1.072	1.787	1.716
物価(対数)	0.765	0.433	2.715	*	0.526
IIP(対数)	0.032	0.288	0.384	4.847	***

実質財政債務(対数)	コールレート	M2(対数)	物価(対数)	IIP(対数)
実質財政債務(対数)	0.171	2.310	15.851	***	0.293
コールレート	3.248	**	0.896	0.728	1.096
M2(対数)	4.638	**	0.360	2.440	*	1.782
物価(対数)	0.702	0.332	2.584	*	0.706
IIP(対数)	1.371	0.163	0.215	3.078	***

名目財政支出(対数)	コールレート	M2(対数)	物価(対数)	IIP(対数)
名目財政支出(対数)	2.579	*	1.190	1.511	0.427
コールレート	2.284	1.497	3.451	**	1.991
M2(対数)	2.964	*	1.072	1.580	1.716
物価(対数)	0.765	0.433	2.715	*	0.526
IIP(対数)	0.032	0.288	0.384	4.846	***

名目財政債務(対数)	コールレート	M2(対数)	物価(対数)	IIP(対数)
名目財政債務(対数)	0.873	1.533	1.383	1.619
コールレート	3.248	**	0.896	2.700	*	1.096
M2(対数)	4.638	**	0.360	0.972	1.782
物価(対数)	0.702	0.332	2.584	*	0.706
IIP(対数)	1.371	0.163	0.215	5.217	***

(注)縦列太字が内生変数，数値はWald統計量であり，***，**，*はそれぞれ1%，5%，10%の有意水準を表す。
図 5 VAR インパルス反応関数(実質財政支出使用の場合)
図6 VARインパルス反応関数(実質政府債務使用の場合)
図7 インパルス反応関数（名目財政支出使用の場合）
図8 インパルス反応関数(名目政府債務使用の場合)
図9 インパルス反応関数(為替レートを追加した場合)
図 10 インパルス反応関数(為替レートを追加、金本位離脱ダミーなしの場合)
図 11 為替レート(対数値)と金本位離脱ダミー
図 12 インパルス反応関数(卸売物価の場合)
表 13 インパルス応答関数の数量効果

実質財政支出の累積応答

期間	実質財政支出	コールレート	M2	物価	IIP
6	0.344	-0.131	-0.055	0.045	-0.069
(0.067)	(0.095)	(0.075)	(0.076)	(0.067)
コールレートの累積応答
期間	実質財政支出	コールレート	M2	物価	IIP
6	0.282	1.105	-0.095	-0.228	0.254
(0.198)	(0.297)	(0.171)	(0.189)	(0.144)
M2の累積応答
期間	実質財政支出	コールレート	M2	物価	IIP
6	-0.001	0.065	0.999	0.199	-0.063
(0.139)	(0.282)	(0.169)	(0.187)	(0.154)
物価の累積応答
期間	実質財政支出	コールレート	M2	物価	IIP
6	-0.397	-0.007	0.898	1.542	-0.253
(0.267)	(0.536)	(0.313)	(0.334)	(0.270)
IIPの累積応答
期間	実質財政支出	コールレート	M2	物価	IIP
6	-0.132	-0.134	0.354	0.632	0.617
(0.143)	(0.244)	(0.180)	(0.193)	(0.118)

()内は標準誤差
図 14 分散分解(実質財政支出)

図 15 分散分解(実質財政債務)
# Do the Rich Save More in Japan? Evidence Based on Two Micro Datasets for the 2000s

Masahiro Hori, Koichiro Iwamoto,

Takeshi Niizeki and Fumihiko Suga

June 2015

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan

The views expressed in “ESRI Discussion Papers” are those of the authors and not those of the Economic and Social Research Institute, the Cabinet Office, or the Government of Japan. (Contact us: https://form.cao.go.jp/esri/en_opinion-0002.html)
# Do the Rich Save More in Japan?

Evidence Based on Two Micro Datasets for the 2000s $ ^{\dagger} $

Masahiro Hori $ ^{a,*} $ , Koichiro Iwamoto $ ^{a} $ , Takeshi Niizeki $ ^{b,a} $ , and Fumihiko Suga $ ^{a,*} $

$ ^{a} $ Economic and Social Research Institute, Cabinet Office, Japan

$ ^{b} $ Osaka School of International Public Policy, Osaka University, Japan

June 2015

## Abstract

Using two household surveys for Japan, the Family and Lifestyle Survey (FLS) and the Family Income and Expenditure Survey (FIES), this paper investigates whether the saving rates of richer households (households with higher lifetime wealth) are higher than those of poorer households. The major difficulty in addressing this issue empirically is that a reliable proxy for lifetime wealth is rarely available. We therefore construct a number of proxies from the two surveys. While the estimated relationships are sensitive to the choice of proxy for lifetime wealth, the patterns observed for working age households in Japan are generally consistent with those reported for Western countries: we find significant positive correlations between saving rates and lifetime wealth when we use education and/or the type of occupation (job) as proxies, while the positive correlations disappear when we use consumption as an alternative proxy. We also try alternative proxies original to this study: lagged consumption, household assets, and/or purchase prices and find that the results with these instruments indicate marginally positive correlations between saving rates and lifetime wealth for working age households. We further find that the relationship between saving rates and lifetime wealth differs depending on the life stage of individual households. Older households with higher lifetime wealth appear to be dissaving to some extent, which is more or less consistent with the lifecycle model of consumption.

Keywords: saving rates, lifetime/permanent income, Japan

JEL classifications: D12, D91
### 1. Introduction

Do the rich, i.e., households with higher lifetime wealth $ ^{1} $ (or permanent income), save more? This is a longstanding empirical question in economics that has important implications for tax and macroeconomic policies. For instance, if, for some reason, the rich save more, how policy shocks are distributed across households with different wealth should be taken into account when assessing the effects of such policy shocks on aggregate consumption. In addition, it may be necessary to take measures to mitigate the regressive nature of consumption taxes when considering a higher tax rate. $ ^{2} $ Furthermore, in the case of Japan, where older, well-off households hold large amounts of savings, policies to utilize such savings could play a role in revitalizing the economy.

While the majority of noneconomists would perhaps answer “yes” to our research question, economists are probably less certain that the answer is necessarily “yes.” Friedman’s (1957) permanent income model of consumption predicts that those with a high current income save more, even if individuals’ saving rate is unaffected by their lifetime wealth. The question was the topic of a heated and inconclusive debate in the 1950s and 1960s but since then has received little attention, despite its important implications. For example, representative agent models (with homothetic preferences) are widely used in macroeconomics, but their prediction that saving rates do not change in response to changes in total wealth has been accepted without thorough verification.

Using microdata and econometric techniques not available to earlier generations of researchers, Dynan et al. (2004) revisited the old question to find that richer households in the United States save a larger fraction of their income. Studies for other countries following in their
footsteps (Bozio et al., 2011, for the United Kingdom; Alan et al., 2014, for Canada; and Néstor 2015, for Latin America) found similar evidence of a positive relationship between saving rates and various proxies for lifetime wealth. However, researchers have not yet reached a consensus on how to interpret these findings.

Against this background, this paper, focusing on Japan, empirically examines whether richer households (households with higher lifetime wealth) save a larger portion of their income than poorer households do. While household saving rates in Japan used to be the highest in the world (Hayashi, 1986; Horioka, 1990), given Japan’s rapidly aging population they have been declining since the 1990s, as the lifecycle model would suggest. That being said, many think that older households in Japan, which continue to hold the bulk of household sector savings, are not dissaving enough, and the effective use of the savings of these households has been recognized as an important policy issue. Therefore, the topic of our study is of interest not only from an academic perspective, but also of considerable relevance for real policymaking in Japan.

The major difficulty in answering the question is that lifetime wealth cannot be directly observed in data and a reliable proxy for lifetime wealth/permanent income is rarely available. For example, while household income is often used as a proxy for household lifetime wealth, it is well-known that estimates of the relationship between saving rates and lifetime wealth are biased upward when current income is used as a proxy for lifetime wealth $ ^{3} $ . To deal with this problem, the present study uses data from two household surveys for Japan, the Family and Lifestyle Survey (FLS) and the Family Income and Expenditure Survey (FIES), which contain useful information closely related to households' lifetime wealth and consumption, respectively. The FLS, which was designed by our research group to study household economic issues,
provides information on households' subjective lifetime earnings as well as a wide range of household attributes vital for answering our question. The FIES, a nationally representative monthly survey, collects detailed information on household income, expenditure, asset holdings, etc. Using these two datasets, we construct a number of proxies of lifetime wealth, including ones that are original to this study: subjective lifetime earnings, lagged consumption, household assets, and the prices households paid for goods they purchased (“purchase prices”). Employing these proxies, we then run median regressions of saving rates on these measures/predictors of lifetime wealth following the two stage estimation strategy by Dynan et al. (2004).

While the estimated relationships between saving rates and lifetime wealth are sensitive to the choice of proxy for lifetime wealth, the patterns observed for working age households in Japan are generally consistent with those reported for Western countries: we find significant positive correlations when we use education and/or the type of occupation (job) as our instruments, $ ^{4} $ while the correlations disappear when we use consumption-related measures as alternative instruments. The results based on our original instruments – lagged consumption, household assets, and the purchase price measure – only provide marginal support for a positive relationship between saving rates and lifetime wealth for working age households. When we compare the relationships for younger and older households, the results suggest that the relationship between saving rates and lifetime wealth differs depending on the life stage of individual households. Older households with higher lifetime wealth appear to be dissaving to some extent, which is more or less consistent with the Life Cycle-Permanent Income Hypothesis (LC-PIH).

The paper is organized as follows. Section 2 describes the two datasets, the FLS and the
FIES, which are used for the empirical analysis in this study. Next, Section 3 briefly explains our empirical methodology to identify the relationship between saving rates and households' lifetime wealth. Section 4 then presents the results, while Section 5 summarizes the findings and discusses their implications.

### 2. Data Sources

To examine the relationship between saving rates and lifetime wealth, we utilize two Japanese household datasets, the Family and Lifestyle Survey and the Family Income and Expenditure Survey, both of which contain unique and useful information regarding households' savings and lifetime wealth.

## Family and Lifestyle Survey (FLS)

The FLS is a registered consumer tester-based panel survey (conducted in December 2011, December 2012, and February 2014) designed by our research group to collect information on the economic activities of households and households' basic attributes. $ ^{5} $ The sample consists of about 3,000 testers. While the survey is not necessarily nationally representative, the FLS questionnaire covers a wide range of household attributes such as family structure, educational background, jobs held in the past, household assets and liabilities, inheritances, etc., in addition to household annual income and expenditures. Among other things, the FLS asks survey households the following question about their expected lifetime wealth (or subjective lifetime earnings):
Q. What do you think is the total amount of income you and your spouse will be able to earn over your lifetime? Please answer by giving a rough estimate (“about X hundred million yen”).

Your lifetime earnings:

About ___ hundred million yen.

Your spouse’s lifetime earnings: About ___ hundred million yen.

For example, if you think you will work for 40 years earning about 5 million yen per year, and after retirement you will receive a pension of about 1 million yen per year for 20 years, then the answer would be about 220 million $ (=5 \times 40 + 1 \times 20 $ million $ yen.

One might expect answers to this crude question to be rather unreliable. However, in the case of Japan, where employment tends to be quite stable and secure under the so-called “lifetime employment system,” it is relatively easy for many employees to more or less accurately predict their lifetime earnings. In order to assess how reliable the subjective measure of lifetime wealth is, we run a simple regression to relate the subjective lifetime earnings and a variety of household attributes. The regression results, reported in Table 1, indicate that the answer to the question, i.e., subjective lifetime earnings, shows a reasonably high correlation with variables that are generally assumed to be related to lifetime wealth. That is, households that regard themselves as affluent, households with a well-educated head/spouse, and households whose head is or was a full-time employee at a large firm or a full-time civil servant all tend to report higher lifetime wealth.

Based on these findings, we use subjective lifetime earnings as a predictor of lifetime wealth in our FLS based analysis below. In addition, we also try Dynan's two-stage estimation with instruments by regressing subjective lifetime earnings on the instruments to deal with potential biases caused by temporary shocks and measurement errors, since subjective lifetime earnings may be influenced by current income. In order to check this, we regress the change in subjective lifetime earnings on the change in annual income. The regression results are provided in Table 2. The coefficient on the change in annual income is significant at the 10% level,
indicating that subjective lifetime earnings still appear to be influenced by annual fluctuations in current income and that we need to use instruments that are correlated with lifetime wealth but not with current income.

## Family Income and Expenditure Survey (FIES)

The FIES is a nationally representative monthly survey (based on the Statistics Act) that aims at providing comprehensive data on the income and expenditure of households in Japan. The survey covers about 9,000 households each month, and each household is surveyed for six months; one-sixth of the households are replaced by new households every month. As the monthly consumption data are compiled from a diary collected twice a month, the information can be assumed to be accurate and credible. While the FIES does not necessarily provide all the different types of information that we need (e.g., it does not provide information on household members' educational attainment), it does provide very detailed information on household income, expenditure, assets, and family structure for a far larger sample than the FLS.

Among the information available from the FIES microdata, we use the prices of goods that households purchased and households' asset holdings to construct the instruments that are original to this study. If we assume that households that purchase more expensive items in a particular category of goods are well off, we can use such purchase price information to construct a predictor of households' lifetime wealth. Specifically, what we did is to collect purchase prices (for each individual household) on 175 goods from the FIES and use their arithmetic average as a predictor of households' lifetime wealth (see Appendix A for details of the construction of the purchase price proxy). In addition, we use the FIES microdata to construct data on households' net asset holdings as our second proxy of households' lifetime wealth, calculating net asset holdings as our second proxy of households' lifetime wealth.