Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
図1．公的R&D資金受入れ企業と非受入れ企業のR&D支出総額の推移出所：『科学技術研究調査』個票データより筆者が算出.

注：R&D 総支出額から公的 R&D 資金の受入れ額を差し引いたものとして定義している。
図2. 公的 R&D 資金受入れ企業と非受入れ企業の特定分野向け R&D 支出額推移出所:『科学技術研究調査』個票データより筆者が算出.

注: SRD は「特定目的別研究費」のライフサイエンス、ICT、環境、ナノテク、物質・材料、エネルギー、海洋、宇宙の8分野のR&D支出額を集計化したものである.
表1．公的R&D資金受入れの趨勢（単位：1万円）

実績年	公的R&D受入総額	受入企業数	平均受入額	受入/R&D
1995年	15,449,470	516	5.2%	29,941	0.097
1996年	11,371,693	557	5.3%	20,416	0.113
1997年	13,352,577	558	5.6%	23,929	0.117
1998年	22,363,622	603	5.9%	37,087	0.119
1999年	18,752,967	656	6.7%	28,587	0.135
2000年	18,432,221	666	7.0%	27,676	0.142
2001年	16,375,034	562	5.8%	29,137	0.129
2002年	16,699,944	582	6.1%	28,694	0.118
2003年	16,797,317	704	7.0%	23,860	0.136
2004年	15,193,651	659	6.8%	23,056	0.132
2005年	14,569,783	621	6.0%	23,462	0.123

注：金額は総務省 R&D デフレーター（企業）によって 2000 年価格に基準化している。

出所：『科学技術研究調査』個票データより筆者が算出。

表 2. 業種別公的 R&D 資金受入れの状況（単位 1 万円、2005 年時点の製造業種のみ）

製造業種	受入総額	受入企業数	平均受入額	受入/R&D
食料品	123,339	45	12.0%	2,741	0.047
繊維	36,859	12	10.8%	3,072	0.053
パルプ・紙	34,585	4	3.8%	8,646	0.033
印刷業	1,863	2	3.9%	932	0.001
医薬品	145,449	20	4.2%	7,272	0.067
化学	594,334	64	9.7%	9,286	0.042
石油・石炭製品	140,956	7	9.5%	20,137	0.108
プラスチック製品	65,665	12	6.3%	5,472	0.077
ゴム製品	19,298	6	3.9%	3,216	0.023
窯業	228,361	21	11.4%	10,874	0.048
鉄鋼	439,803	17	12.0%	25,871	0.143
非鉄金属	564,881	20	12.3%	28,244	0.090
金属	8,914	10	5.3%	891	0.069
機械	4,286,565	67	11.3%	63,979	0.077
電気機械器具	619,852	49	6.3%	12,650	0.106
情報通信機械器具	1,481,464	19	6.2%	77,972	0.044
電子部品デバイス	749,009	23	6.7%	32,566	0.085
輸送機械	433,157	22	6.9%	19,689	0.103
精密機械	289,547	31	8.0%	9,340	0.142

注：金額は総務省 R&D デフレーター（企業）によって 2000 年価格に基準化している。

出所：『科学技術研究調査』個票データより筆者が算出。
表 3. ロジット推計に利用した変数の記述統計

Variable	non-subsidized firms	subsidized firms
Mean	S.D	Mean	S.D
$ \ln(\text{TFP}) $ t-1	1.864	0.489	1.820	0.468
$ \ln(\text{L}) $ t-1	5.970	1.064	6.411	1.231
R/Q t-1	0.039	0.062	0.033	0.065
$ \ln(\text{K/L}) $ t-1	1.787	0.942	1.863	0.901
RD/Q t-1	0.028	0.030	0.037	0.035
SRD t-1	0.076	0.266	0.183	0.387
AGE t-1	45.582	16.224	49.547	16.769
Obs.	14304	404

表4. ロジット推計結果

D=1: Public R&D user

ln(TFP) t-1	-0.024[0.118]
ln(L) t-1	0.333[0.052]**
R/Q t-1	-2.485[0.906]**
ln(K/L) t-1	-0.034[0.067]
RD/Q t-1	4.782[1.578]**
SRD t-1	0.717[0.131]**
AGE t-1	0.007[0.003]*
Year dummy	Yes
Industry dummy	Yes
Constant	-6.287[0.437]**
Observations	14708
Pseudo R2	0.054
LR chi2(25)	199.42
Prob > chi2	0.0000
Log likelihood	-1750.9

注：括弧内の数値は標準誤差を示しており、**は1%有意水準、*は5%有意水準を示す。
表 5. バランス検定結果 (one-to-one マッチング)

Variable	Sample	Public R&D	%bias (Yes-No)/No×100	% reduction of |bias|	t-test for mean equivalence
Yes	No	t-value	p>|t|
ln(TFP) t-1	Unmatched	1.826	1.867	-8.9	-1.71	0.086
Matched	1.826	1.845	-4.1	53.8	-0.55	0.581
ln(L) t-1	Unmatched	6.407	5.971	37.8	8.05	0.000
Matched	6.407	6.516	-9.5	74.9	-1.27	0.206
R/Q t-1	Unmatched	0.033	0.040	-10.9	-2.20	0.028
Matched	0.033	0.034	-2.7	75.1	-0.36	0.718
ln(K/L) t-1	Unmatched	1.854	1.784	7.6	1.47	0.141
Matched	1.854	1.904	-5.5	28.5	-0.78	0.435
RD/Q t-1	Unmatched	0.037	0.028	27.5	5.85	0.000
Matched	0.037	0.036	4.3	84.4	0.56	0.577
SRD t-1	Unmatched	0.254	0.111	37.6	8.88	0.000
Matched	0.254	0.276	-5.9	84.3	-0.72	0.473
AGE t-1	Unmatched	49.527	45.611	23.7	4.77	0.000
Matched	49.527	49.741	-1.3	94.5	-0.18	0.859
表6. バランス検定結果（k-nearest-neighbor マッチング）

Variable	Sample	Public R&D	%bias (Yes-No)/No×100	% reduction of |bias|	t-test for mean equivalence
Yes	No	t-value	p>|t|
ln(TFP) t-1	Unmatched	1.826	1.867	-8.9	57.6	-1.71	0.086
Matched	1.826	1.843	-3.8	-0.53	0.594
ln(L) t-1	Unmatched	6.407	5.971	37.8	93.2	8.05	0.000
Matched	6.407	6.436	-2.6	-0.34	0.733
R/Q t-1	Unmatched	0.033	0.040	-10.9	51.7	-2.20	0.028
Matched	0.033	0.036	-5.3	-0.73	0.465
ln(K/L) t-1	Unmatched	1.854	1.784	7.6	9.6	1.47	0.141
Matched	1.854	1.917	-6.9	-0.99	0.324
RD/Q t-1	Unmatched	0.037	0.028	27.5	99.8	5.85	0.000
Matched	0.037	0.037	0.1	0.01	0.994
SRD t-1	Unmatched	0.254	0.111	37.6	97.9	8.88	0.000
Matched	0.254	0.251	0.8	0.10	0.922
AGE t-1	Unmatched	49.527	45.611	23.7	90.3	4.77	0.000
Matched	49.527	49.905	-2.3	-0.32	0.749
表7. バランス検定結果（カリパー・マッチング）

Variable	Sample	Public R&D	%bias (Yes-No)/No×100	% reduction of |bias|	t-test for mean equivalence
Yes	No	t-value	p>|t|
ln(TFP) t-1	Unmatched	1.826	1.867	-8.9	58.7	-1.71	0.086
Matched	1.826	1.843	-3.7	-0.52	0.604
ln(L) t-1	Unmatched	6.407	5.971	37.8	93.0	8.05	0.000
Matched	6.407	6.437	-2.7	-0.35	0.724
R/Q t-1	Unmatched	0.033	0.040	-10.9	52.5	-2.20	0.028
Matched	0.033	0.036	-5.2	-0.72	0.473
ln(K/L) t-1	Unmatched	1.854	1.784	7.6	9.2	1.47	0.141
Matched	1.854	1.917	-6.9	-0.99	0.322
RD/Q t-1	Unmatched	0.037	0.028	27.5	99.9	5.85	0.000
Matched	0.037	0.037	0.0	0.00	0.998
SRD t-1	Unmatched	0.254	0.111	37.6	97.9	8.88	0.000
Matched	0.254	0.251	0.8	0.10	0.922
AGE t-1	Unmatched	49.527	45.611	23.7	90.6	4.77	0.000
Matched	49.527	49.894	-2.2	-0.31	0.756
表 8. ATT 推計値（one-to-one マッチング）

Variable	Public R&D	ATT	t-test for mean equivalence	Variable	Public R&D	ATT	t-test for mean equivalence
Yes	No	t-value	p>|t|	Yes	No	t-value	p>|t|
lnRDt	10.723	10.085	0.638	3.090	0.002	lnSRDt	3.472	2.935	0.537	1.540	0.124
lnRDt+1	10.819	10.357	0.462	2.170	0.030	lnSRDt+1	3.671	3.423	0.248	0.630	0.528
lnRDt+2	10.835	10.246	0.589	2.520	0.012	lnSRDt+2	3.974	3.508	0.466	1.110	0.269
lnRDt+3	10.822	10.256	0.566	2.220	0.027	lnSRDt+3	4.401	3.333	1.067	2.320	0.020
lnRDt+4	10.894	10.110	0.784	2.700	0.007	lnSRDt+4	4.642	3.286	1.355	2.640	0.009
lnRDt+5	10.858	10.440	0.418	1.280	0.201	lnSRDt+5	4.840	3.250	1.590	2.670	0.008

表 9. ATT 推計値（k-nearest-neighbor マッチング）

Variable	Public R&D	ATT	t-test for mean	Variable	Public R&D	ATT	t-test for mean
Yes	No	t-value	p>|t|	Yes	No	t-value	p>|t|
lnRDt	10.723	10.386	0.337	1.840	0.066	lnSRDt	3.472	2.884	0.588	1.700	0.090
lnRDt+1	10.819	10.449	0.370	1.820	0.069	lnSRDt+1	3.671	3.067	0.604	1.560	0.120
lnRDt+2	10.835	10.399	0.436	1.970	0.049	lnSRDt+2	3.974	3.171	0.803	1.920	0.055
lnRDt+3	10.822	10.381	0.441	1.810	0.071	lnSRDt+3	4.401	3.171	1.229	2.690	0.007
lnRDt+4	10.894	10.276	0.618	2.260	0.024	lnSRDt+4	4.642	3.125	1.517	2.980	0.003
lnRDt+5	10.858	10.495	0.363	1.180	0.240	lnSRDt+5	4.840	3.403	1.437	2.450	0.015

表 10. ATT 推計値（カリパー・マッチング）

Variable	Public R&D	ATT	t-test for mean equivalence	Public R&D	ATT	t-test for mean equivalence
Yes	No	t-value	p>|t|	Variable	Yes	No	t-value	p>|t|
lnRDt	10.723	10.387	0.336	1.830	0.067	lnSRDt	3.472	2.885	0.586	1.690	0.091
lnRDt+1	10.819	10.450	0.369	1.810	0.070	lnSRDt+1	3.671	3.068	0.603	1.550	0.121
lnRDt+2	10.835	10.400	0.435	1.960	0.050	lnSRDt+2	3.974	3.172	0.802	1.920	0.055
lnRDt+3	10.822	10.383	0.439	1.800	0.072	lnSRDt+3	4.401	3.173	1.228	2.690	0.007
lnRDt+4	10.894	10.278	0.616	2.250	0.025	lnSRDt+4	4.642	3.127	1.515	2.980	0.003
lnRDt+5	10.858	10.498	0.360	1.170	0.244	lnSRDt+5	4.840	3.405	1.435	2.450	0.015
表 11. ATT-DID 推計値（one-to-one マッチング）

Variable	Public R&D	ATT with DID	t-test for mean equivalence	Variable	Public R&D	ATT with DID	t-test for mean equivalence
Yes	No	t-value	p>|t|	Yes	No	t-value	p>|t|
$ \Delta $ lnRDt+1	0.026	0.033	-0.006	-0.060	0.948	$ \Delta $ lnSRDt+1	0.313	0.288	0.024	0.110	0.909
$ \Delta $ lnRDt+2	-0.014	-0.024	0.010	0.100	0.924	$ \Delta $ lnSRDt+2	0.833	0.490	0.343	1.210	0.226
$ \Delta $ lnRDt+3	-0.046	-0.047	0.001	0.010	0.996	$ \Delta $ lnSRDt+3	1.384	0.660	0.725	2.040	0.042
$ \Delta $ lnRDt+4	-0.085	-0.125	0.040	0.250	0.799	$ \Delta $ lnSRDt+4	1.715	1.009	0.706	1.590	0.112
$ \Delta $ lnRDt+5	-0.197	-0.095	-0.101	-0.540	0.591	$ \Delta $ lnSRDt+5	2.147	0.788	1.359	2.580	0.010

表 12. ATT-DID 推計値（k-nearest-neighbor マッチング）

Variable	Public R&D	ATT with DID	t-test for mean equivalence	Variable	Public R&D	ATT with DID	t-test for mean equivalence
Yes	No	t-value	p>|t|	Yes	No	t-value	p>|t|
$ \Delta $ lnRDt+1	0.026	-0.057	0.083	0.910	0.362	$ \Delta $ lnSRDt+1	0.313	0.190	0.123	0.590	0.555
$ \Delta $ lnRDt+2	-0.014	-0.127	0.112	1.030	0.302	$ \Delta $ lnSRDt+2	0.833	0.428	0.405	1.390	0.165
$ \Delta $ lnRDt+3	-0.046	-0.181	0.136	1.020	0.307	$ \Delta $ lnSRDt+3	1.384	0.591	0.793	2.190	0.029
$ \Delta $ lnRDt+4	-0.085	-0.211	0.125	0.870	0.384	$ \Delta $ lnSRDt+4	1.715	0.915	0.800	1.830	0.069
$ \Delta $ lnRDt+5	-0.197	-0.143	-0.054	-0.310	0.755	$ \Delta $ lnSRDt+5	2.147	1.269	0.879	1.660	0.098

表 13. ATT-DID 推計値（カリパー・マッチング）

Variable	Public R&D	ATT with DID	t-test for mean equivalence	Variable	Public R&D	ATT with DID	t-test for mean equivalence
Yes	No	t-value	p>|t|	Yes	No	t-value	p>|t|
$ \Delta $ lnRDt+1	0.026	-0.057	0.083	0.910	0.362	$ \Delta $ lnSRDt+1	0.313	0.190	0.123	0.590	0.554
$ \Delta $ lnRDt+2	-0.014	-0.127	0.113	1.040	0.300	$ \Delta $ lnSRDt+2	0.833	0.427	0.405	1.390	0.165
$ \Delta $ lnRDt+3	-0.046	-0.182	0.136	1.030	0.305	$ \Delta $ lnSRDt+3	1.384	0.591	0.793	2.190	0.029
$ \Delta $ lnRDt+4	-0.085	-0.211	0.126	0.870	0.383	$ \Delta $ lnSRDt+4	1.715	0.915	0.800	1.830	0.068
$ \Delta $ lnRDt+5	-0.197	-0.144	-0.053	-0.310	0.757	$ \Delta $ lnSRDt+5	2.147	1.268	0.879	1.660	0.098
付図．公的 R&D 資金受入れ企業と非受入れ企業の R&D 集中度の推移

出所:『科学技術研究調査』、『企業活動基本調査』個票データより筆者が算出.
付表．対売上高 R&D 集中度の ATT-DID 推計値

Variable	Public R&D	ATT with DID	t-test for mean equivalence
Yes	No	t-value	p>|t|
one-to-one matching
$ \Delta(\text{RD}/\text{Q})t+1 $	0.0006	0.0003	0.0003	0.220	0.827
$ \Delta(\text{RD}/\text{Q})t+2 $	0.0023	0.0006	0.0016	0.930	0.354
$ \Delta(\text{RD}/\text{Q})t+3 $	0.0013	0.0012	0.0001	0.050	0.958
$ \Delta(\text{RD}/\text{Q})t+4 $	0.0009	-0.0019	0.0028	1.490	0.138
$ \Delta(\text{RD}/\text{Q})t+5 $	0.0016	-0.0005	0.0021	0.850	0.394
k-nearest-neighbor matching
$ \Delta(\text{RD}/\text{Q})t+1 $	0.0006	0.0000	0.0006	0.460	0.648
$ \Delta(\text{RD}/\text{Q})t+2 $	0.0023	-0.0009	0.0032	2.000	0.046
$ \Delta(\text{RD}/\text{Q})t+3 $	0.0013	-0.0011	0.0023	1.290	0.198
$ \Delta(\text{RD}/\text{Q})t+4 $	0.0009	-0.0024	0.0032	1.770	0.078
$ \Delta(\text{RD}/\text{Q})t+5 $	0.0016	-0.0017	0.0033	1.410	0.159
caliper matching
$ \Delta(\text{RD}/\text{Q})t+1 $	0.0006	0.0000	0.0006	0.460	0.642
$ \Delta(\text{RD}/\text{Q})t+2 $	0.0023	-0.0010	0.0032	2.030	0.043
$ \Delta(\text{RD}/\text{Q})t+3 $	0.0013	-0.0012	0.0024	1.320	0.186
$ \Delta(\text{RD}/\text{Q})t+4 $	0.0009	-0.0024	0.0033	1.800	0.072
$ \Delta(\text{RD}/\text{Q})t+5 $	0.0016	-0.0018	0.0033	1.430	0.153
# 金融システム不安定化による信用乗数の低下 $ ^{*} $

## <要約>

小林慶一郎 $ ^{**} $

1990 年代の長期不況とデフレーションの因果関係を考察する上で、信用乗数がなぜ低下したのか、という問題は重要である。日本銀行による金融緩和政策の継続にもかかわらずデフレが解消しないという現象は、マネタリーベースの供給増加に比べて、マネーサプライ（M2）の増加の率が低下していることにあらわれている。このような信用乗数の低下の原因が解明されれば、デフレの継続の原因、および長期不況とデフレの関連性が明らかになると期待される。本稿では、銀行の不良債権問題が信用乗数の低下を招いたのではないかという仮説に立ち、それを支持する簡単な理論モデルを提示するととともに、VARによる実証分析を行った。

理論面では、単純化された銀行セクターの理論モデルを用いて、不良債権の蓄積が、信用乗数の低下をもたらすことを理論的に示した。また、銀行破綻懸念が銀行預金の期待収益率を低下させ、非金融部門の現金保有選好を高めた可能性があることを論じた。

実証面では、1983年1月から2004年12月までの期間で、鉱工業生産指数、消費者物価指数、マネーサプライ（M2）、マネタリーベース、コールレート、および銀行株価指数を用いてVARを実施した。銀行の不良債権問題の深刻さを直接計測できないため、不良債権問題による金融システム不安定化を示す代理変数として銀行株価指数を使用した。

VARによる実証の結果、銀行株価指数へのネガティブなショックに対するインパルス応答は、マネーサプライが35ヶ月以上にわたってマイナスとなった。IIPのインパルス応答も同様にマイナスとなった。

理論的には、不良債権の蓄積が信用乗数の低下を招く可能性があることが示され、実証分析でも、金融システムの不安定化（代理変数である銀行株価の低下）がマネーサプライを低下させることが分かった。

JEL Classification: E31, E44, G21

Key words : 信用乘数、不良債権問題、デフレーション
# Declines in the Credit Multiplier Due to Instability in the Financial System

By Keiichiro Kobayashi

## Abstract

The decline in the credit multiplier during the 1990s in Japan is an important factor in explaining the persistent recession during this period. To clarify the cause of the decline in the credit multiplier is also useful in determining the causes of the deflation.

In this paper I propose a simple model, in which the nonperforming loan problem in the banking sector causes a decline in the credit multiplier and empirically assess this hypothesis by a VAR analysis.

In the theoretical portion of the paper, I describe a partial equilibrium model of a simplified banking sector and show that an increase in nonperforming loans reduces the credit multiplier. I also argue the risk of bank failure may cause a decrease in the expected return on bank deposits, which encourages agents in the nonfinancial sector to hold more cash.

In the empirical portion, I conduct a vector autoregression analysis for the period from January 1983 to December 2004, using the index of industrial production, the consumer price index, the money supply (M2), the monetary base, the call rate, and the index of bank stock prices. The bank stock prices are used as a proxy for the financial health of the banking sector, since the actual amount of the nonperforming loans is difficult to measure.

The VAR shows that the money supply contracts for no less than 35 months in response to a negative shock to bank stock prices. The impulse response of the industrial production behaves similarly.

It is shown theoretically and empirically that an increase in nonperforming loans or disruptions of bank health may cause a decline in the credit multiplier.

JEL Classification: E31, E44, G21

Key words: Credit multiplier, nonperforming loans problem, deflation
### 1. はじめに

90 年代以降の日本経済では、ベースマネーの供給増加に比べて、マネーサプライ（ $ M_{2} + CD $ ）の上昇が鈍化した。図 1-1 は、信用乗数（マネーサプライをベースマネーで除した比率）をプロットしたものだが、90 年代を通じて低下の傾向がみられ、特に 90 年代末以降はその傾向が顕著である。

図 1-1 信用乘数

——M2+CD(平残)/MB(平残)(SA)

ここでは、不良債権問題の悪化に伴う金融システム不安定化が、信用乗数の低下の一因であったという可能性を理論、実証の両面から検討する。誤解を避けるためにあらかじめ議論の留意点を三点まとめておく。

① ここでいう金融システム不安定化とは、融資機能の劣化と解釈されるべきものではない。つまり、本稿の理論は、クレジット・クランチ（貸し渋り）や信用割り当てのような、銀行と融資先企業との間に生じる問題が信用乗数の低下をもたらした、と主張するものではない。

② 本稿の理論は、「金融システム不安定化→信用乗数低下」の因果関係を説明するものであり、実体経済の悪化には触れていない。金融システムの問題や信用乗数の低下は、それ自体として、実体経済活動の悪化の原因であったかもしれないし、そうでなかったかもしれないが、その点は本稿の範囲外のテーマである。

③ 本稿は、信用乗数低下の一つの原因として、金融システム不安定化を指摘するものであるが、それ以外の原因があった可能性を否定するものではない。(ただし、デフレ期待の継続が信用乗数低下の主因であったとする説に関しては、批判的な論点を指摘す
る。)

本稿での「金融システム不安定化」とは、銀行が預金者に流動性を供給する機能（すなわち決済機能）が、不良債権の存在によって阻害されることである。本稿の理論は、大略次のように書ける。

銀行は、不意の預金引き出しに応じるために、手元に現金通貨や流動性の高い資産を常に一定量保有していなければならない。ところが、銀行に不良債権が蓄積すると、不良債権というもっとも流動性の低い資産が銀行バランスシートの資産側に増える一方で、当該不良債権に対応する額だけ預金債務も増加する。増加した預金債務の不意の引き出しに応じるためには、銀行は（流動性の低い企業向け貸出を減らして）流動性の高い資産を増やさなければならない。結果として、銀行資産における貸出の比率が低下し、現金などの流動資産の比率が上昇することになる。こうした過程によって、銀行の信用創造が不活発になり、経済全体で、信用乗数が低下することになる。

本稿の構成は次の通りである。まず、次節では、90年代以降の日本経済がおかれた環境のもとでは、信用乗数が不良債権残高の減少関数となることを理論的に示す。第三節では、この理論に基づく実証結果を示す。第四節では、デフレ期待が信用乗数を低下させたとする説について、批判的に検討する。第五節は、本稿のまとめと結論である。

### 2. 理論

信用乗数が不良債権残高の減少関数になることは、いくつかの単純な仮定から、極めて簡単明瞭な議論で導き出すことができる。本節の議論は、Kobayashi (2003) の動学的一般均衡モデルを改訂し、一部簡略化して、静学的モデルにしたものである。

### 2.1 信用乗数が不良債権残高の減少関数となること

ある一期間の銀行部門のバランスシートを静学的に考察する。

銀行の資産の部には、現金準備（M）、健全な企業向け貸出（L）、不良債権（N）がある。国債や証券などの流動資産は、単純化のためすべて省略する。銀行の負債の部には、預金（D）があるとする。自己資本も、議論の単純化のため省略する。したがって、銀行部門のバランスシートの恒等式は、次のように書ける。

$$ M+L+N=D $$

ここで、Nは不良債権の名目額であり、真の価値ではないことに注意が必要である。不良債権の真の価値を考察するには、その回収可能性などを考慮しなければならないが、議論を単純化するため、Nは完全な焦げ付きであり、将来にわたって、何の収益も生みださない無価値な債権であるとする（つまり、Nの真の価値はゼロであるとする）。
このように仮定すると、(1)式は、銀行の債務（D）が資産（M＋L）を超過することを表すことになる。ふつうなら銀行が債務超過に陥れば、預金の取り付けが発生し、銀行システムが破綻すると思われるが、90年代以降の日本の金融行政では、政府による預金の全額保護が実施された $ ^{1} $ 。その結果、銀行への取り付けは起きず、(1)式のバランスシートの状態で銀行が業務を継続できたものと考えられる。つまり、政府による先延ばし政策（預金の全額保護を行いつつ、債務超過銀行の業務継続を認めた政策）のもとで、日本の銀行システムのバランスシートは(1)式で表される状態が持続した。

次に、銀行にとっての流動性制約を考察する。(1)式のバランスシートの状態において、銀行は、預金の不意の引き出しに応じるために、流動的な資産を保有しなければならない。考察している一期間の間に、預金者は何らかの支払いなどのために、全預金のうちρの割合を引き出すと仮定する$(0<\rho<1)$。すなわち、ρDの預金が銀行から引き出されるものと仮定する。この預金引き出しρDに対応するための資産として、銀行は現金準備Mを使うことができる。また、健全な企業向け貸出Lの一部（μL）も、流動資産として預金の払い出しに充当できると考えよう。この仮定は、いろいろな解釈が可能だが、とりあえず、「銀行が貸出Lのうち、極めて信用力の高い一部の企業向け貸出μLを市場で売却し、現金μLを入手して預金の払い出しに充当する」と解釈しておこう。ここで、パラメータは、

$$ 0<\mu<\rho<1 $$

を満たすものとする。ρは預金の引き出しや口座間決済の活発さを表す。これらの活動は経済取引の活発さに応じて多額になるのに対し、企業向け貸出の流動性は一般にそれほど大きくないことから、(2)式の仮定は現実的と思われる。重要なことは、貸出Lが、その本来の性質として、部分的流動性μを持つということである。これに対して、不良債権Nは、定義により、まったく無価値な債権であるため、流動性をまったく持たない。以上の仮定より、銀行は、流動性需要ρDを、MとμLとを使って充足することになる：²

$$ \rho D=M+\mu L. $$

バランスシートの恒等式(1)と流動性条件(3)から、預金D及び健全貸出Lを、現金準備M
と不良債権残高Nの関数として解くことができる。

$$ \mathrm{D}=\mathrm{x}\mathrm{M}-\mathrm{y}\mathrm{N}, $$

$$ \mathrm{L}=(\mathrm{x}-1)\mathrm{M}-(\mathrm{y}+1)\mathrm{N}, $$

ただし、$\mathbf{x}=(\rho-\mu)^{-1}(1-\mu)$、$\mathbf{y}=(\rho-\mu)^{-1}\mu$ である。仮定(2)より、xとyはともに正の定数である。

ここで、非金融部門の保有する現金を$\mathrm{M}_{\mathrm{p}}$とすると、$\mathrm{M}+\mathrm{M}_{\mathrm{p}}$をベースマネーとみなすことができるから、信用乗数（マネーサプライ÷ベースマネー）は、本稿のモデルでは、$\left(\mathrm{D}+\mathrm{M}_{\mathrm{p}}\right)/\left(\mathrm{M}+\mathrm{M}_{\mathrm{p}}\right)$となる。信用乗数をθと表記すると、

$$ \theta\;=\;\left(\mathrm{xM+M_{P}-yN}\right)\;/\left(\mathrm{M+M_{P}}\right) $$

となる。(6)式は、信用乗数が不良債権残高Nの減少関数になっていることを示している。つまり、銀行部門において、未処理の不良債権の残高が増大すると、マネーサプライの上昇が鈍化する傾向が強くなるのである。

ここで、(4)式より、D/M の比率（預金通貨を金融機関の準備で除した比率）も不良債権残高 N の減少関数になることが分かる。この比率をプロットしたのが図 2-1 である。この図から、90 年代後半において、確かに銀行の信用創造が不活発になってきたことが見て取れる。

図 2−1 （M2+CD−現金通貨）／（金融機関保有現金＋日銀当座預金）

出所：日本銀行金融経済統計月報

注：現金通貨は「通貨保有主体が保有する現金通貨」を指す。

金融機関保有現金 = 通貨流通高 - 現金通貨
本節の理論は、論旨を明確にするために、銀行部門を大幅に単純化したモデルになっている。過度に単純化されたモデルの場合、省略された現実経済の諸特性を考慮に入れると、モデルの結論が成り立たなくなるおそれがある。以下の第2.2節と第2.3節では、モデルの単純化に対する（考え得る）反論のうち、重要と思われる論点について検討する。

### 2.2 インターバンク市場や日銀からの流動性供給について

信用乗数が不良債権残高の減少関数になるという前節の結論は、(1)式と(3)式から直接に導かれるものだが、現実とモデルを対比したときにもっとも論議を呼びそうな仮定は、(3)式の流動性条件である。(3)式を仮定することへの批判としては、「銀行が預金引き出しなどのために不意の流動性を需要したときには、インターバンク市場または日銀からの借り入れという形で、いくらでも流動性を入手できたはずである」という議論が考えられる。インターバンク市場や日銀からの借り入れが可能だったのだから、銀行は(3)式のような制約を持たないはずだ、という批判である。以下、本節ではこの批判に対する反論を行う。

まず、日銀の流動性供給やインターバンク市場でのコールローンは、債務超過に陥った銀行に流動性を供給するものではない、という点が重要である。日銀の金融政策は、90年代も現在も、オペの相手先の信用リスクをとらないという原則がほぼ貫徹しており、あくまで銀行の健全な非流動的資産を流動的資産に転換するだけであった $ ^{3} $ 。インターバンク市場でも、多額の不良債権を抱えているとみなされた金融機関は資金をとれなかったと想定して良いだろう。

本稿のモデルでいえば、不良債権Nを保有する銀行はインターバンク市場や日銀から短期資金を借り入れることはできない。したがって、自己の資産構成の中で流動的資産の比率を増やすことで、必要な流動性を確保するしかない。

以下では、「健全な銀行はインターバンク市場や日銀から流動性をとることができた」という点を考慮して、モデルをもう少し現実的なものに改訂する。改訂されたモデルでも、信用乗数が不良債権Nの減少関数になるという前節の結論は成立することを示す。

銀行全体のうち、σの割合の銀行は健全（不良債権ゼロ）であり、残りの $ 1-\sigma $ は、不健全（不良債権Nを抱える）とする。健全な銀行の現金準備M'、企業向け貸出L'、預金D'の間に成り立つバランスシート恒等式は

$$ M^{\prime}+L^{\prime}=D^{\prime}, $$

流動性条件は、インターバンク市場や日銀から流動性をとれることを考慮して、

$$ \rho\mathrm{D}^{\prime}\leqq\mathrm{M}^{\prime}+\mathrm{L}^{\prime} $$

となる。$\rho<1$ であるから、明らかに、流動性条件は満たされる。この場合、D'とL'に対する
る制約はバランスシート恒等式のみになるため、このままでは D' と L' は一意に定まらない。そこで、政府による準備率規制があることを使う。政府は次のような準備率規制を銀行にかけるとする：

$$ z D^{\prime}\leqq M^{\prime}, $$

ただし、 $ z(0
出された関係である。したがって、本稿の理論からは、「借り手企業はさらなる融資を受けたいにもかかわらず、銀行が融資を増やそうとしない」というクレジット・クランチが発生するとは、必ずしも言えないわけである。

この点をもう少し正確にみるために、物価水準を P 、実質の企業向け貸出を Q とし、名目の企業貸出 L を L = P Q と表す。(5)式を書き直すと、

$$ \mathrm{PQ}=(\mathrm{x}-1)\mathrm{M}-(\mathrm{y}+1)\mathrm{N} $$

となる。不良債権残高がNからN+ΔNに増えたときに、クレジット・クランチが起きないとすると、Qは不変であることになる。すると、(5')式が成り立つためには、物価Pが低下しなければならない。逆に言えば、この理論が含意することは、「物価Pが不良債権Nの増加に合わせて低下するなら、クレジット・クランチで実体経済活動が阻害されること（Qの低下）は起きない」ということである。

同じことは、本稿の理論を動学的一般均衡モデルにしたものでも示される。Kobayashi (2003)では、家計などの予算制約を考慮に入れた上で、「不良債権の処理が先送りされると、Qは不変のままで、Nが時間とともに増加し、物価Pが低下する」という結果が得られた。

つまり、不良債権Nの増加による信用乗数の低下は、必ずしもクレジット・クランチを伴うものではなく、したがって、本稿の理論は、既存の実証結果と不整合であるわけではないのである。逆に、信用乗数の低下とデフレが長期的に持続する一方で、クレジット・クランチが長期的には発生していなかった、という事実は、むしろ本稿の理論と合致すると言える。

### 3. VARによる実証

前節の理論を直接に検証するためには、不良債権残高Nを計測しなければならないが、Nの計測は次のような理由から極めて困難である。ひとつめの理由は、不良債権の定義がしばしば変更されたことである。不良債権の定義は、90年代を通じてたびたび改訂され、新しい定義の不良債権額を過去にさかのぼって集計した統計も存在しないため、不良債権額の時系列を得ることは困難である。ふたつめの理由は、銀行の報告する不良債権額の数値の信頼性にそもそも疑問があることである。政府の政策変更などに応じて銀行の会計処理の方法や不良債権に関する経営判断も変化してきたため、銀行が実際にどの債権を不良債権とみなしていたのかを正確に知ることは困難である。こうした理由により、Nの金額を統計分析に耐える正確さで算定することは、著しく困難であるといえる。

こうした困難に対処するために、既存の研究では、銀行バランスシートの毀損の度合いを計測する手法として、銀行株価を代用する方法（宮川 [1997]）などがとられてきた。銀行株価は、銀行の正味資産の価値を反映していると考えられるので、不良債権の大きさが
観測できないときには、その代理変数として使用できる。

そこで、本稿でも、東証銀行業株価指数(BSP)を使ったベクトル自己回帰分析を行った。推計期間は、1983年1月から2004年12月までとした。VARの変数としては、鉱工業生産指数（季調済）（IIP），消費者物価指数（CPI），マネーサプライ（季調済）（M2），マネタリーベース(MB)、コールレート（R）と、銀行業株価指数（BSP）を用いている。コールレートはそのまま用いた。また、鉱工業生産指数、消費者物価指数、マネーサプライ、マネタリーベース、銀行株価指数はすべて対数変換した値を利用した。

マネタリーベースとコールレートを入れたのは、90年代末以降のゼロ金利制約と量的緩和の影響を考慮するためである。

推計の結果については、6変数の順序を入れ替えて5通りの推計を行ったが、代表的な推計結果として、R-MB-M2-BSP-CPI-IIPモデルのインパルス応答を示したのが図3-1である。

図3-1. インパルス応答：(R-MB-M2-BSP-CPI-IIP モデル)

銀行株価の増加ショック（前節の理論では、不良債権Nの下落ショック）に対して、$\mathrm{M}_{2}$ が35ヶ月以上にわたって、プラスに反応することが分かる。すなわち、銀行株価の下落のショック（前節の理論では、不良債権Nの増加ショック）に対しては，$\mathrm{M}_{2}$ がマイナスに反応することを示していることになる。なおCPIは短期的にマイナスに反応しているが、これは、IIPがプラスに反応することを反映したものと考えられる。つまり、銀行株価の上昇に対応してマネーサプライが増加しても、同時に実質生産も増加するために、物価水準が一時的に下落すると考えられる。前節の理論からは、銀行株価の下落ショック（不良債権Nの増加）が生産の低下をもたらすことは必ずしも予想されない（第2.3節を参照）。しかし、それは、本稿で検討したこと以外の経路で、不良債権のショックが実体経済活動を低
下させることを否定するものではない。この推計結果は、金融システムの問題がクレジット・クランチ以外の何らかの経路を通じて、実体経済活動を阻害していることを示唆しているといえよう（たとえば、宮尾[2004]が主張するように「追い貸し」の弊害による生産の低下や、Kobayashi[2004a,b]が主張するような供給連鎖の萎縮による生産性の低下という経路が考えられる）。

以上より、推計結果は「不良債権Nの増加が信用乗数の低下をもたらす」という前節の理論と整合的であると言える。

## 4 ．デフレ下で、現金が預金より選好される理由は何か

信用乗数低下の一つの原因として、（日銀の金融政策が失敗したために）デフレ期待が強まり、その結果、信用乗数が低下した、という考え方がある。この説について、批判的な論点を提示する。

デフレ期待によって信用乗数が低下するメカニズムとしては、ゼロ金利によって現金保有と銀行預金が完全代替的となる中で、非金融部門の経済主体が現金の保有比率を増やす、という可能性が考えられる $ ^{4} $ 。

図 4-1 は、1993 年から 2004 年にかけての普通預金、定期預金、譲渡性預金（CD）の金利を示したものである。

この期間に信用乗数が急激に低下している（図1-1）のに対して、預金金利はほとんどゼロ近傍にあって低下する余地がなく、2000年末から2001年初には一時的に上昇している。一方、図4-2によると、同じ90年代末から2004年にかけて、非金融部門（家計、企業）の現金預金比率も上昇している。

これらの事実は、預金金利が一定（ないし徴増）という状況の中で、すなわち、家計や企業にとって、預金と現金の魅力が相対的にほとんど変化しない状況の中で、現金の保有傾向が高まってきたことを示している。

非金融部門の現金保有傾向が強まれば、信用乗数は低下し、マネーサプライの上昇は鈍化する。しかし、このように非金融部門が現金保有を増やしたことの主因はデフレ期待であるという説は、事実を説明できるのであろうか。
図 4-1 預金金利の推移

出所：日本銀行 Home Page 金融経済統計 預金金利

注: 預金金利・定期預金金利はその月の多くの時期を占めている値を採用

定期預金は3ヶ月、1千万以上を利用

譲渡性預金平均金利は新規発行分. 国内銀行(2000年2月まで信託子会社・外銀信託を除く).

図 4-2 現金預金比率の推移

出所: 日本銀行 金融経済統計月報

注：現金預金比率=現金／（預金通貨+準通貨+CD）

少なくとも、ゼロ金利下では、物価上昇率に関する期待が、直接的に現金保有比率を変化させる効果はないはずである。なぜなら、預金金利がほとんどゼロの状況では、預金と現金が完全代替材に近くなり、現金保有比率が高まるか低まるか、はっきりしたことは言
えないからである $ ^{5} $ 。デフレ期待（あるいはインフレ期待）が強くなっても、その影響は、ゼロ金利下では預金にも現金にもまったく同じになるので、非金融部門の経済主体が預金を減らして現金保有を増やすとは限らない（逆に預金を増やして現金保有を減らすとも限らない）。

したがって、「ゼロ金利下のデフレ期待」が存在していたことは、信用乗数の低下と矛盾はしないものの、そのことが信用乗数の低下を積極的に説明する要因ともいえない、というべきであろう。逆に言えば、「ゼロ金利下のデフレ期待」が存在しても、たとえば企業部門の借入れ需要が高ければ、信用乗数が上昇することもあり得たはずである。

では、家計や企業に現金保有の傾向が強まった理由は何だったと考えるべきだろうか。次のような二つの仮説が考えられる：①銀行破綻懸念が増大し、預金者の主観的リスクが高まったこと、②（デフレ期待による）実質利子率の上昇により、銀行貸出への需要が減少したこと。

まず、銀行破綻懸念が預金の期待収益性を引き下げた可能性はある。90年代末以降、金融システムに蓄積された未処理の不良債権Nが増大した結果（あるいは、金融行政の姿勢が不良債権処理の積極化に傾き、銀行経営の不安定性が顕在化した結果）、預金者は銀行破綻のリスクを強く感じるようになったと思われる。その場合、現金保有の名目期待利子率（ゼロ）に比べて、銀行破綻のリスクの分だけ銀行預金の名目期待利子率が小さくなったと考えられる。こうして銀行預金の期待利子率が破綻リスクの分だけ現金のそれを下回った結果、預金を現金に代替する傾向が強まったと考えるのが自然ではないだろうか $ ^{6} $ 。

次に、デフレ期待による実質利子率の上昇も、貸出需要を低下させ、非金融部門の現金保有を増加させた可能性はある。しかし、この点については、大いに疑問なので、二つ論点を提示したい。ひとつは、実質利子率は本当に上昇していたかどうかという問題である。事後的な物価上昇率を使って計算した事後的な実質利子率は、93年以降低下し、その後、上昇する傾向はみられない。Iwamura, Kudo, and Watanabe (2004)による期待物価上昇率を使った事前的な実質利子率の推計でも、1990年代の半分以上の期間は、実質利子率は均衡利子率を下回っている。非金融部門の現金預金比率を継続的に変化させるほど、実質利子率の高止まりがあったかどうかは、今後検証されなければならない課題であろう。
ふたつ目は、設備投資との整合性の問題である（林 [2003]を参照）。仮にデフレによって実質金利が均衡利子率より高止まりしていたのなら、デフレという貨幣的な現象が、設備投資という実物的現象をゆがめていたことになる。しかし、Hayashi and Prescott (2002)が示しているように、90年代の実物経済の動きは、全要素生産性の変動でほとんど説明され、貨幣的なゆがみが実物経済に影響を与えていた証拠は得られていないのである。つまり、実証研究からは、デフレが実質金利を均衡金利から長期的に乖離させていたとは言えない、と言うことが示唆されているのである。

以上の議論より、非金融部門が現金預金比率を高めた原因としては、デフレによる貸出需要の減少という経路上りも、銀行破綻懸念の増大による預金の期待収益性の低下が大きかったのではないかと考えられる。

### 5. 結論

本稿では、不良債権の増大による金融システムの不安定化が、マネーサプライの伸びを鈍化させたことを、理論的かつ実証的に論じた。内容を要約すると以下の通りである。

① 理論的には、銀行セクターのバランスシートの恒等式と流動性制約から、信用乗数（マネーサプライベースマネー）が不良債権残高の増加に伴って減少することが示された。また、不良債権を有する銀行が流動性制約に服するとの仮定を置くことの妥当性、さらに、クレジット・クランチが長期的には発生していないという先行研究とこの理論が矛盾しないことが論じられた。

② 実証的には、不良債権残高の代理変数として、銀行株価を使い、ベクトル自己回帰分析を行った。その結果、銀行株価の下落ショックに対し、M2が35ヶ月にわたってマイナスに反応することが示された。

③ 非金融部門の現金保有比率が高まった原因としては、デフレ懸念よりもむしろ銀行破綻懸念の高まりが主要な原因だった可能性があることが論じられた。ゼロ金利下では現金と預金が完全代替的になるため、「デフレ+ゼロ金利」は現金預金比率の増大・減少のどちらとも共存できること（マネーサプライの鈍化とも急伸とも共存できること）、したがって、デフレがマネーサプライ鈍化の主因であるとは言い難いことが論じられた。

この結果から、信用乗数を上昇させるための二つの政策の選択肢が得られる。ひとつは、不良債権処理を進め、(6)式のNを銀行セクターから除去して、金融システムを健全化することである。もう一つは、(6)式からわかるように、銀行システムに対する現金供給Mを増やすこと、すなわち金融緩和政策である。つまり、デフレに対する政策対応としては、不良債権処理と日銀による金融緩和を、たがいに背反するもの、あるいは、相対立するものとみなすべきではない。どちらもがデフレ脱却のために有効な政策手段であると考えるべ