Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## Social Security Benefits and Burdens

## Overview Review of Social Security Benefits and Burdens

## Future estimation of expenses of social security systems

## ☐ Prospects with the expense of benefits

The expense of benefits will increase from ¥109.5 trillion (22.8% of GDP) in FY2012 to ¥148.9 trillion (24.4% of GDP) by FY2025.

(Note) 1. The effect of improvements, prioritization, and optimization has been reflected in the “concrete measures, procedures, and estimated cost of social security reform”. (However, the effect of “II Medical and long-term care services, etc. [2] Strengthening of safety-net functions and prioritization of benefits from medical and long-term care insurance systems through functional enhancement of the insurers, and measures against regressivity” and “III Pensions” has not)

2. The figures for “Child/childcare” are total numbers that encompass day-care centers, kindergartens, extended day-care services, community-based childrearing support centers, temporary day-care services, benefits in cash for children, child care leave benefits, maternity allowances, social child care, and health checkups for pregnant women, and assuming implementation of the new systems.

3. The figures in parentheses indicate the percentage of GDP. The figures in angle brackets indicate the amount of GDP.

Overall image of prospects with the burden of social security expenses

* The total amount of insurance premiums is expected to increase through expanding application of Employees' Health Insurance and the introduction of total compensation for long-term care insurance levies. However, the effect on the insurance premiums of individual insurers will vary depending on the system used and their income level. Not all people will face an increasing burden with respect to their insurance premiums. This comprehensive reform takes into consideration the burden of low-income earners by strengthening measures for them, and which include reducing their National Health Insurance premiums and long-term care insurance and adding to their pensions. This will result, for example, the strengthened measures to reduce the insurance premiums of the primary insured of long-term care insurance for low-income people having the effect of reducing their insurance premium level by around 30% when the entire amount of the income (up to ¥130 billion) is allocated to reducing insurance premiums.

measures, procedures, and estimated cost social security reform". (However, the effect of "II Medical and long-term care services, etc.[2] Strengthening of safety-net functions and prioritization of benefits from medical and long-term care insurance systems through functional enhancement of the insurers, and measures against regressivity" and "III Pensions" has not)
# International Comparison of National Burden Ratio

[National Burden Ratio = Tax Burden Ratio + Social Security Burden Ratio]

[Latent National Burden Ratio = National Burden Ratio + Budget Deficit to National Income Ratio]

(Ratio to National Income: %)

(Note) 1. The figures for Japan (FY2014) are projected numbers and those for other countries are actual numbers from 2011.

2. The fiscal deficit to National Income ratio of Japan and U.S.A. is based on the General Government Accounts with social security fund subtracted and that for other countries is based on the General Government Accounts. [Sources for foreign countries] "National Accounts" (OECD), "Revenue Statistics" (OECD), etc.
Work Schedule of Social Security System Reform

Work schedule of social security system reform based on the Act on Promotion of Reform for the Establishment of a Sustainable Social Security System (up to FY2017)

* Of social security system reform measures, etc. to be taken as provided for in the Act on Promotion of Reform for the Establishment of a Sustainable Social Security System" (Social Security System Reform Program Act, this work schedule lists the measures for which the implementation periods are specified and the contents of study items.
ESRI Discussion Paper Series No.120

昭和恐慌期のマネーと銀行貸出は、どちらが重要だったか

by

原田 泰

October 2004

內閣府経済社会総合研究所

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan
# DID MONEY OR LOANS PLAY A MORE IMPORTANT ROLE IN THE SHOWA DEPRESSION?

Yutaka Harada

(Chief Economist, Daiwa Institute of Research Ltd., Visiting Senior Research Fellow, Economic and Social Research Institute, Cabinet Office)

## (Abstract)

Much research has concluded that deteriorated banking sector had an adverse effect on the Great Depression. In Japan it is also pointed out that the bankruptcy of banks seriously affected the Japanese economy during the Showa Depression, but only few empirical studies have been made on this important subject.

This paper estimates the effects of money and loans on production by using a vector auto regression model and a vector error correction model. The model is estimated by using monthly data from 1922-36. The estimation results show that money and price significantly affect production, but that the effect of loans is strictly limited.

The argument that the banking sector is important is based on the hypothesis that banks have special information on firms, and that the function of banks cannot be substitutable by other fund procurement methods (shares, securities, and trade credits). The results—that the effect of loans is negligible—however, suggest that the hypothesis might not be right.

The function of banks emphasized here is information production function; it is neither a settlement function nor a function of reserving wealth. This study suggests that protecting deposits is probably important, but that recovering the information production function of the banking sector is not.
昭和恐慌期のマネーと銀行貸出は、どちらが重要だったか（要旨）

原田泰

### 1. 問題意識

1930 年代の世界的大恐慌期において、多くの銀行が破綻するなど、銀行機能が低下し、それが大恐慌をさらに深刻なものとしたという分析はすでに様々になされている。日本においても、昭和恐慌期前後には多くの銀行が破綻し、それが経済に混乱をもたらしたことが様々に指摘されている。しかし、日本の戦間期において、銀行機能の低下が経済に与えた影響について多くの記述的研究はあるが、実証的な研究は必ずしも多くはない。

## 2 ．目的

銀行機能の低下が経済に与えた影響について、実証的な方法によって明らかにする。

## 3 ．分析手法

1922年から36年の月次データにより、マネーと貸出の生産に与える影響をVARモデル、VECモデルで推計し、マネーと銀行貸出のどちらが生産や物価に有意な影響を与えているかを見る。

## 4 ．結論

1922年から36年の月次データにより、マネーと貸出の生産に与える影響をVARモデル、VECモデルで推計したところ、マネーと物価は生産に有意な影響を与えているが、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。これは、コレツキー分解の順序によらず、頑健な結果だった。

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M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Mであることから当然のことである。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。
# 昭和恐慌期のマネーと銀行貸出は、どちらが重要だったか

## はじめに

1930 年代の世界的大恐慌期において、多くの銀行が破綻するなど、銀行機能が低下し、それが大恐慌をさらに深刻なものとしたという分析はすでに様々になされている。日本においても、昭和恐慌期前後には多くの銀行が破綻し、それが経済に混乱をもたらしたことが様々に指摘されている。しかし、日本の戦間期において、銀行機能の低下が経済に与えた影響について多くの記述的研究があるが、実証的な研究は必ずしも多くはない。本稿は、その欠落を埋めるものである。

1922 年から 36 年の月次データにより、マネーと貸出の生産に与える影響を VAR モデル、VEC モデルで推計したところ、マネーと物価が生産に有意な影響を与えているが、貸出は生産に有意な影響を与えていないという結果になった。これは、銀行の破綻による銀行機能の低下が、戦間期の経済停滞に重要な影響を与えていたという通説に疑問を呈するものである。

### 1. これまでの研究成果

### 1.1 マネー・ビューとクレディット・ビュー

銀行が、決済手段の提供という以外に、経済に対して他の機関では代替できない重要な機能を果たしており、その機能が低下したとき、マクロ経済に大きな障害をもたらす可能性については様々に議論されてきた。銀行は、貸し手（ここでは預金者）と借り手の間に立って、借り手の財務状況や投資プロジェクトの質をチェックするという情報を生産し、両者を円滑に結び付ける機能を有している。この機能が低下したとき、マクロ経済は大きな影響を受けるだろうというのである。

この見方は金融政策の波及径路に関する伝統的な2つの考え方、マネー・ビューとクレディット・ビューに遡る $ ^{1} $ 。マネー・ビューとは、資産にはマネーとその他資産（一括して債券と呼ばれる）がある。銀行は、バランス・シートの負債側では預金によってマネーを
創造しているが、資産側では債券を購入するのみである。すなわち、ここでは債券と貸出の区別はない。この時、金融政策によって準備が縮小されれば、銀行は要求払い預金を減少させざるをえない $ ^{2} $ 。これは銀行部門の債券の保有量の減少をもたらすことによって生じうる。そのためには、家計部門において預金から債券へのシフトが生じなければならない。家計がより債券を持つためには金利が上昇しなければならない。このような金利の上昇が設備投資や耐久財への支出を削減し、経済に影響を与えることとなる。

一方、クレディット・ビューとは、銀行のバランス・シートの資産の側に注目する。銀行は負債側で預金を創造するだけでなく、資産側で貸出を創造すると考えるのである。準備が減少すれば、銀行は資産選択を再調整し、貸出を減少させようとする。銀行は企業に対して特別の情報をもっており、金融政策は銀行の貸出を通じて効果を表すものであるというのがクレディット・ビューである。すなわち、マネー・ビューでは、マネーとその他の資産の違いを強調するのに対して、クレディット・ビューでは、さらに貸出という資産があり、それが銀行の情報生産機能によって経済に大きな影響を与えうることを強調する。債券を発行できる大企業においては債券と貸出の代替性は高いだろうが、中小企業において貸出は代替性が低いと考えられる。したがって、情報の不完全な現実の経済においては、マネー・チャンネルの他にクレディット・チャンネルがあるだろうというのである。

では、昭和恐慌前後の日本において、マネー・チャンネルとクレディット・チャンネルは、それぞれどの程度重要だったのだろうか。

### 1.2 日米の実証研究の現状

## 戦後のデータでの実証

戦後のアメリカにおいて、時系列分析の研究サーベイとしては Rany(1993)があり、これによれば、貸出を通じる経路は存在するが、マネーを通じる経路と比べれば無視できるほどであるという。

日本の時系列分析については、原田・岡本（2002）が簡単なサーベイを含んでいる。これによれば、細野（1995）、宮川・森田（1999）はマネーの影響が貸出を上回るとしており、Ueda（1993）は貸出の効果が上回るとしている。原田・茨木（2002）ではマネーの説明力が貸出の説明力にわずかではあるが勝るという結果になっているが、中澤・大西・原田（2002）ではその逆の結果になっている（ただし、彼らは、マネーは政策変数となりうるが貸出はなりえないことを強調している）。原田・岡本はマネーと貸出のほかに総資金調達を説明変数に加えたときには、マネーの影響が貸出を上回るとしている。すなわち、貸出の経済変動に対する影響力の、マネーなどの一般的な金融変数に比べての大きさについて確たる証拠は得られていない。この理由はほぼ明らかである。マネーと貸出の動きは90年代の初期までほぼ同じように動いており、動きが異なるようになってからのデータではデータ数が
不足している。すなわち、推計方法のわずかな違いで結果が異なるのはやむを得ない。ただし、2004年までのデータを用い、マネーをベースマネーとしたIida and Harada(2004)によれば貸出の影響は無視できるという結果になっている。

## 戦前のデータでの実証

アメリカでは、大恐慌についての豊富な実証分析があり、その中で銀行貸出とマネーの関係についても多くの研究がなされている。時系列データを用いた研究は、Barnanke(2000)の論文集にあり、ここに収録されている Barnanke(1983)が典型的に、大恐慌期を説明する上で金融危機が貨幣的要因よりもより重要であったと主張している。しかし、この論文について、堀(2002)は実証分析に根本的な瑕疵があるとしている。堀自身のコマーシャルペーパーと銀行貸出と生産との関係を見た分析においても、貸出がコマーシャルペーパー以上に生産の動きを説明するという証拠は得られない。

日本の戦前期の銀行機能の低下について、安達(2004)は「不良債権問題の解決なしには銀行貸出の増加が見込めないため、金融政策の効果は発現しない(219～220頁)」という歴史的教訓が得られているとしている。すなわち、マネーではなく貸出が重要であるという認識が通説であるという。

しかし、この通説は記述的分析から得られたものである。日本の戦前期の貸出とマネーについての数量的な的分析としては原田・茨木(2002)の他にはないようである。彼らの実証分析によれば、VARモデル及び共和分の推計のいずれにおいても、マネーが実体経済に与える影響は示唆されるものの、銀行貸出が実体経済に与える影響は検出されなかったという。しかし、彼らのデータは年次データであり、かつ1880年から1940年の期間についての結果であるので、これが昭和恐慌期の事実とは解釈できない。そこで新たに、戦前期の月次データを用い、昭和恐慌前後の期間に焦点を当てて、マネーと銀行貸出の実体経済に与える影響を計測する。

## 2 ．実証分析

以下、昭和恐慌期前後について、銀行貸出とマネーと生産の関係を時系列分析の手法によって確認する。

### 2.1 VAR モデルによる分析

まず、Bernanke & Blinder(1992)の分析手法にしたがい、工業生産指数、マネーサプライ(MI)、銀行貸出、物価、金利の5変数からなるVARモデルを戦前期のデータを用いて推計する。ここで実質マネー、実質銀行貸出を用いず、物価を独立の変数としたのは、戦前期の経済変動において、物価が大きな役割を果たしていることが確立された実証分析の結果だからである（Hanori=Hanori(2000)、中澤・原田(2004)）。
## データ

生産指数については、比較的長期にわたって利用可能な東洋経済調べの生産指数を用いる。銀行貸出は日本銀行全国手形交換所組合銀行の貸出を用い、データが欠落している部分については6大都市の銀行貸出を用いて補完した。マネー（M1）は、藤野・五十嵐[1973]の推計した銀行外当座預金残高と銀行外現金残高の合計である。物価指数については日本銀行が継続的に作成している卸売物価指数または東京小売物価指数を用いる。また、コール・レートを加えている。生産指数とマネーサプライ以外は、日本銀行「本邦経済統計」から得ることができる。用いるデータの定義と出所は表1の通りである。

図２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）の推移を表しており、図３はこれら変数の前期差を表している。銀行貸出については、注３で説明するように、異常値の処理をしている。

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。

## 单位根検定

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 回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 4 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 $ ^{3} $ 。

## V AR モデルと Granger Causality Test

VAR モデルは、生産、M、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、Pantul a et al.（1994）に従い保守的に、AIC+2次の3次のラグとした。
表 5 は、Granger Causality Test の結果を要約したものである。M 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 M 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 6 で卸売物価の場合を見ると、小売物価の場合とほとんどおなじであるが、物価からマネーと生産への因果性があり、コールから物価への因果性がなくなることが注目される。

## 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。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。インパルス反応関数の結果は小売物価を用いたものが図7で、卸売物価を用いたものが図8である。図の点線は、5%水準での有意性を示している。

図7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、Mと物価から生産への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、貸し出しからマネー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。

図8は、卸売物価の場合を示しているが、小売物価とほとんど変わりはない。

図7、図8とも、5%で有意ではないが、コールからマネー、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9、図10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、マネーは生産にも物価にも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、物価から生産への有意な正の影響がある。
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ィ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。

## 影響の数量的評価

前傾の図7～図10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 11 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M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。

卸売物価を用いた結果が表 12 である。外生的に M が 1% 上昇した場合、2 年を経て生産指数は 0.6% 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。ただし、マネーの有意性は標準偏差から見て、大きく低下している。

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。

## マネーと物価の中立性

以上、マネーや物価が実質生産に大きな影響を与えるという結果は、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 Chani an(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、Raney (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、M、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、M、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13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14（小
## 売物価）表 15（卸売物価）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 14 の 3 段目と表 15 の 2 段目の共和分ベクトル）。

## ここで用いた共和分ベクトルは

$$ \begin{aligned}\ln ECT&=\ln IIP-2.735\ln CALL-0.469\ln M1+0.477\ln Loan-0.515\ln Re tail-0.0085T\\ 乜 \end{aligned} $$

$$ \begin{aligned}\ln ECT=\ln IIP-3.253\ln CALL-0.636\ln M1+0.450\ln Loan-0.294\ln WPI-0.0079T\\ である。\end{aligned} $$

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、Ret ai I は小売物価、WPI は卸売物価、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。

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

生産に対する誤差修正項の係数は小売物価の場合で-0.019(0.0447)、卸売物価の場合で-0.0419(0.0382)（カッコ内は標準誤差）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。ただし、係数は有意ではないので、長期均衡への回帰が十分とは言えず、以下で分析する VECM での結果も、そこから強い判断をするには留意すべきということになろう。

## 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 16 は、Granger Causality Test の結果を要約したものである。M 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 M 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。

表 17 で卸売物価の場合を見ると、小売物価の場合とそれほど変わらないが、物価からコールへの因果性、コールと生産から物価への5%有意な因果性はない。また、物価から生産への因果性がある。すなわち、卸売物価では物価は生産に先行している。

## 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小売物価についてのものが図 18 で、卸売物価についてが図 19 である。

図 18、図 19 とも、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。

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、物価から生産への有意な正の影響がある。

## 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 20 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M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。

卸売物価を用いた結果が表 21 である。外生的に M が 1% 上昇した場合、2 年を経て生産指数は 0.74% 上昇するが、貸出が 1% 上昇した場合には 0.02% しか上昇しないことになる。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 0.74% 上昇するが、貸出の影
響は小さい。ただし、値は小さいものの生産から物価への影響はマイナスという結果になっている。

## 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、マネーおよび物価は生産に影響を与えているが、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。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22に示すように、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。

## 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M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Mであることから当然のことである。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。

## 邦文参考文献

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岡田靖・安達誠司・岩田規久男「第5章 昭和恐慌に見る政策レジームの大転換」岩田(2004)所収

坂本信雄・宮川重義・森田洋二・山内直人『実証分析 日本経済の構造』同文館、1999

中澤正彦・大西茂樹・原田泰「財政金融政策の効果」『フィナンシャル・レビュー』66号、2002年12月

中澤正彦・原田泰「第8章なぜデフレが終わったのか：財政政策か、金融政策か」岩田(2004)所収

野口旭・若田部昌済「第1章 国際金本位制の足かせ 付論2」岩田(2004)所収

原田泰・岩田規久男『デフレ不況の実証分析』東洋経済新報社、2002年

原田泰・茨木秀行「マネー及び信用の実体経済への影響」『青山学院大学 経済研究センター

一研究叢書 第11号 ファイナンスとファンダメンタルズ』2002年3月31日

原田泰・岡本慎一「銀行貸出、マネー、その他の資金調達手段の優位性」『経済分析』第169号、2003年3月

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、Nb.2、1973

藤野正三郎・寺西重郎『日本金融の数量分析』東洋経済新報社、2000年

古川顕「金融政策とクレディット・ビュー」『金融経済研究』第9号、1995年7月

細野薫「第6章 マネー、クレジットおよび生産」本多佑三(1995)所収

堀雅博「第6章 銀行破綻とマクロ経済：アメリカ大恐慌と拓銀破綻の経験から」原田・岩田(2002)所収

本多佑三編『日本の景気』有斐閣、1995年

宮川重義・森田洋二「日本の金融政策の波及メカニズム」坂本・宮川・森田・山内(1999)
## 所收

## 欧文参考文献

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---- and Al an S. Blinder, “ The Federal Funds Rate and the Channels of Monetary Transmission”, American Economic Review Papers and Proceedings, 82, 1992, pp901-921.

Bernanke, Ben S. Essays on the Great Depression, Princeton, NJ. Princeton University Press.

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Hubbard, Glen, "Capital Market Imperfections and Investment," Journal of Economic Literature, Vol.36, March 1998

Iida, Yasuyuki and Yutaka Harada, "Japan's Great Stagnation: An Interpretation using Various Vector Autoregression Models," presented at ESRI International Workshop "Beginning of the new growth", September 3, 2004

Pantula, Sastry G., Gonzalez-Faris Graciela, and Wayne A. Fuller, “A Comparison of Unit-Root Test Criteria,” Journal of Business and Economic Statistics, vol.12, pp.449-459, 1994

Ramey, Valerie." How important is the credit channel in the transmission of monetary policy?", Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy, Volume 39, December, 1993, Pages 1-45

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Ueda, Kazuo, “A Comparative Perspective on Japanese Monetary Policy: Short-Run Monetary Control and the Transmission Mechanism In Kenneth J. Singleton, ed. Japanese Monetary Policy, University of Chicago Press, 1993
表 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(東洋経済新観社の経済統計年齢の隔年版)
銀行資出(対数)	LOAN	本邦経済統計(日本銀行、全国手販交換所組合銀行及代理交換銀行器勘定及び大大都市銀行集会所組合銀行器勘定より作成
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
マネーサブライ(対数)	m1	實带供給量Ⅰ、銀行外当産預金額高(銀行手掛も小切手調整店)と銀行外現金額高の合計(原野正三郎・五十嵐則夫「景気指数:1888～1940」一掛大学経済統計文献セクー統計資本シリーズ、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8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	昭和金隅恐撲ダミー:1927年4月を1、それ以外を0
ダミー4	昭和金隅恐撲ダミー:1927年5月を1、それ以外を0
ダミー5	算出データのダミー:1924年1月を1、それ以外を0
ダミー6	算出データのダミー:1924年7月を1、それ以外を0
図2 使用する変数の動き(対数値)

図3 使用する変数の動き(対数値前期差)
表4 单位根検定 (AIC基準による)

ADF	t-adf	p-value	lag	significance	model
iip
(log)	level	2.26446317	1.0000	4	intercept
-0.0505985	0.9953	4	intercept,trend
1st diff	4.3573544	1.0000	1	***	none
-15.304364	0.0000	0	***	intercept
-8.5385267	0.0000	3	***	intercept,trend
-2.7514491	0.0061	6	***	none
M1
(log)	level	-0.4626477	0.8941	10	intercept
0.01296481	0.9962	10	intercept,trend
1st diff	0.81935946	0.8877	10	none
-6.0455315	0.0000	9	***	intercept
-6.1518469	0.0000	9	***	intercept,trend
-6.0072154	0.0000	9	***	none
银行贷出
(log)	level	-2.0177927	0.2791	2	intercept
-2.0359428	0.5773	2	intercept,trend
1st diff	0.93142707	0.9060	2	none
-12.978248	0.0000	1	***	intercept
-12.940835	0.0000	1	***	intercept,trend
-12.948902	0.0000	1	***	none
call	level	-1.4338017	0.5647	5	intercept
-2.9814209	0.1405	4	intercept,trend
1st diff	-1.2347852	0.1987	5	none
-6.5104371	0.0000	4	***	intercept
-6.4899101	0.0000	4	***	intercept,trend
-6.4739239	0.0000	4	***	none
rpi
(log)	level	-1.9663252	0.3016	2	intercept
-0.5554215	0.9800	2	intercept,trend
1st diff	-1.6366608	0.0959	2	*	none
-8.3955225	0.0000	1	***	intercept
-8.6712168	0.0000	1	***	intercept,trend
-8.2143241	0.0000	1	***	none
wpi
(log)	level	-1.548343	0.5069	2	intercept
-0.8100997	0.9619	2	intercept,trend
1st diff	-0.3612752	0.5534	2	none
-8.043722	0.0000	1	***	intercept
-8.1624225	0.0000	1	***	intercept,trend
-8.0647959	0.0000	1	***	none

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