Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
資本コストを引き下げる方向に働いている $ ^{11} $ 。

同じように、非製造業平均の実質資本コストをみたのが、図表1-3である $ ^{12} $ 。製造業平均と同じく、名目資本コストは90年の14.7%程度から、2001年では8.4%程度まで低下している。名目資本コストの低下幅は若干製造業平均よりも大きい。製造業平均ほどではないにせよ、90年代半ば以後期待インフレ率がマイナスに転じているため、それ以後は、実質資本コストはそれほど下がっていない。実際、要因分解をしてみても(図表1-4)、税制要因を除くと、特に97年以後、実質資本コストはむしろ上昇に転じている。

このように、製造業平均、非製造業平均とも90年代を通じて実質資本コストは低下したものの、特に90年代の後半には実質資本コストは横ばいないしむしろ上昇しているのである。

90 年代には大幅な金融緩和が実施され、名目金利は相当程度低下した。そのため、資本コストもそれだけ著しく低下したと通常考えられている。それにもかかわらず、マイナスの期待インフレ率(デフレ期待)によって、90 年代前半は実質資本コストの低下のスピードは遅く、特に90 年代後半は金融緩和は結果的に資本コストを引き下げる方向には働いていないのである。97 年、98 年の法人税制の改正がなければ、むしろその後実質資本コストは上昇気味で推移しているのである。

更に詳しく業種別に、期待インフレ率、実質資本コスト、名目資本コスト、名目支払利率の動きを示したのが図2である $ ^{13} $ 。このうち、素材型産業を見ると、繊維、紙、化学、鉄鋼、金属などいずれをみても、90年代前半の実質資本コストの動きは横ばいないし上昇しており、名目支払利率の低下に関わらず、実質コストは高止まりを続けたということがわかる。90年代の半ばにかけて、いったん低下したものの、その後はむしろ横ばいで推移しており、実質資本コストが低下傾向にあるということはいえない。一方、加工・組立型の代表である機械産業を見ると、輸送機械、精密機械では90年代を通じてスピードは緩やかであるものの、徐々に資本コストが低下してきたことがわかる。しかし、2000年以後を見ると、デフレの一層の進展から、むしろ実質資本コストは上昇に転じているように見える。一般機械では、90年代前半に実質資本コストはむしろ上昇している。期待インフレ率の低下の影響が顕著な
のは電気機械であり、90年代を通じて、実質資本コストはほとんど変化していない。

## 4 ．設備投資関数の推計

本節では、前節で求めた実質資本コストを使って、設備投資関数を推計する。多くの最近の研究、特に信用チャネルを重視する研究では、設備投資関数の説明変数として、資本コストのほかに、当該企業のバランスシートやメインバンクの銀行の貸し渋り要因等を入れることが多い。しかしここではまず、極めて単純に資本コストと設備投資との関係を検証した。推計期間は、1988年～2001年である。本稿が分析対象としているのは、デフレが進行した90年代であることに加え、資本ストックを計算する際に、80年の薄価を用いたため、ある程度初期値の影響が排除されたであろう期間を要するからである $ ^{14} $ 。また、期待インフレ率の計測に際しても、3－3節で述べたように、過去3年間のデータを要し、企業向けサービス価格指数のデータが85年以降しか入手できないため、88年からしか系列を作成できないからである。

推計式は、下の通りである。

$$ \left(\frac{I}{K(-1)}\right)_{t,i}=const+\alpha\left(\Delta c\right)_{t,i}+\beta\left(\frac{I}{K(-1)}\right)_{t-1,i}+\gamma X_{_{t,i}}+\pmb{\varepsilon}_{_{t,i}} $$

ここで I は有形固定資産の増加額、K は前述の恒久棚卸法で作成した系列である $ ^{15} $ 。X は以下で述べるような様々なコントロール変数である。
図表 3 - 1 は、X に何の変数も加えず、実質資本コストの変化と被説明変数のラグ項だけを入れた最も単純な推計結果である。サンプルは全業種で 1987 年から 2001 年の全期間での推計である。これによると、いずれの推計式でも資本コストの係数はマイナスで統計的に有意である。係数の大きさもほぼ一定しており、0.15～0.17 程度である。この点推定値を用いれば、1%ポイントの実質資本コストの低下によって、設備投資は 1.3～1.4%ポイント上昇することになる $ ^{16} $ 。

ちなみに、従来の研究でなされているように、期待インフレ率をアプリオリに現在の物価上昇率と仮定して推計したのが下段である。資本コストの係数は正で有意となり、期待される符合とは逆である。これまで資本コストアプローチによる研究がq関数に比べて比較的少ない理由として、資本コストの係数が有意にならない点があげられてきたが(Ueda and Yoshikawa (1986))、期待インフレ率をできるだけ厳密に推計することで、期待された結果を得ることができるという点に注目すべきである。

次に、説明変数として資本コストの他に、Xに企業の収益状況を示す変数を入れて推計したのが図表3-2である。ここでは、経常利益、税引き後当期純利益、キャッシュフロー(税引き後当期純利益に減価償却を加えたもの)の3通りの変数を推計式に導入して推計した。いずれの場合も、図表3-1の推計結果と資本コストの係数の大きさ、有意性は変わらず、この結果はある程度の頑健性があるものと考えられる。

また、注目に値するのが、企業の収益状況を示す係数はプラスで統計的に有意であるという点である。特にキャッシュフローに関して、資本コストとともに設備投資に対して影響があるということは、企業が流動性制約に直面していたということが考えられる。但し、ここでの分析は(13)式に基づく静学的な資本コストと設備投資の関係であり、キャッシュフローが企業の将来にわたる割引現在価値の代理変数となっている可能性は否定できず、単純に流動性制約に面しているとするのは早計である $ ^{17} $ 。

図表 3 - 1 及び図表 3 - 2 では推計期間を 1988 年から 2001 年とした。しかし 1988 年から 90 年代の初頭にかけて、バブル経済時代を推計期間に含めていることが推計結果に大きな影響を与えている可能性がある。そこで推計期間を 1988 年～1995 年、1996 年以降に分割して結果の安定性を確認したのが図表 3 - 3 である。1996 年で推計期間を分割したのは、1995 年の半ばに公定
歩合が 0% 台に入り、金融面において日本経済が新たな局面に入ったからである。

図表 3 - 3 - 1 は前半の推計結果(1988 年 ~ 1995 年)、図表 3 - 3 - 2 は後半の推計結果(1996 年 ~ 2001 年)を示している。前半の推計では、式に導入する変数次第で資本コストの係数の値は -0.18 ~ -0.25 であり、統計的にも有意である。図表 3 - 1 とも整合的である。後半の推計では、資本コストの係数の値は -0.13 ~ -0.14 程度で前半の推計ほどのばらつきは見られないものの、統計的有意性はやや低下する。とはいえ 5% 水準で有意であるので、図表 3 - 1 の分析結果と大きな違いはない。

これまでの推計は全業種をプールしており、業種を区別していない。そこで、製造業・非製造業に分けて推計を行ったのが図表3-4-1(製造業)と図表3-4-2(非製造業)である。この結果によると、製造業のほうは資本コストの係数はマイナスであるものの、統計的有意性が低い。非製造業では、係数はマイナス、かつプールしたサンプルの場合よりも大きく、統計的にも十分有意である。

以上の推計結果でわかったことは、90年代の設備投資関数を推計した結果、1.資本コストの変化は設備投資に対してマイナスで有意な効果をもち、その弾力性は-0.1から-0.2程度と推定される、2.推計期間の違いによる影響は小さい、という点である。以下では、さらにこの推計を発展させて、1.企業の債務残高が設備投資に与える影響、2.資本調達構造が設備投資に与える影響の2つを検証する。

図表 3 - 5 は、図表 3 - 1(あるいは 3 - 2) で用いた定式化に、企業の過剰債務を説明変数として加えた推計結果である。過剰債務残高は、大西・中澤・原田(2002)に従い、過剰運転資金と過剰設備資金の和として算出した $ ^{18} $ 。この過剰債務の値を入れて推計したのが図表 3 - 5 の上段、過剰債務残高が正のサンプルで 1、それ以外で 0 となるダミーを作成し、同様にして推計したのが図表 3 - 5 の下段である。これによると、過剰債務を表す変数の係数は負で有意であり、明らかに過剰債務が大きいほど設備投資が抑えられることがわかる。この結果は、デフレが進行して企業の実質債務負担が増大し、それが経済に悪影響を与える「デットデフレーション」の可能性を示している。

最後に、資本調達構造が設備投資に与える影響をみたのが、図表3-6であ
る。3－2節で説明したように、「財務データ」では支払利子に関わる部分((4)式の分子)を、社債由来のものとそれ以外のものに区別することができる。これを利用して、資金調達に社債を用いることで設備投資がどの程度刺激されるかを検証する。本来なら様々な資金調達手段によって比較すべきだが、「財務データ」の中で支払利子として区分できるのは社債のみである。

まず、社債とそれ以外の資金調達手段によって、資本コストにどの程度の差が生じるかどうかを検証するために、(4)式で示された名目利子率を、社債とそれ以外のものそれぞれについて計測した。そして、それぞれの名目利子率を使って、(3)式で実質資本コストを計測し、社債を含まない名目利子率で計測した資本コストから3節で計測した資本コストを差し引いたものを「社債発行で節約できる資本コスト」を定義した。その上で(13)式において、社債が発行できない状況で企業が直面するであろう資本コストに加えて、「社債発行で節約できる資本コスト」を別に説明変数として加えて推計した。

図表 3 - 6 はその推計結果である。いずれの推計においても、資本コストの係数は負で有意である。そして「社債発行で節約できる資本コスト」の係数も正で、大きさは 0.15 ~ 0.2 ほどである。このことは、社債発行によって資本コストを 1% ポイント節約できる(下げることができる)なら、設備投資は(点推定値で)1.3 ~ 1.7% ポイント上昇することになる $ ^{19} $ 。

### 5. 政策的インプリケーションと今後の課題

これまでの実証分析で分かったことは、次のようなことである。企業レベルでの実質資本コストの計測結果を見ると、90年代前半は名目金利の低下に比べて、実質資本コストの低下スピードは遅く、90年代後半には、物価上昇率の一層の低下とあいまって、実質資本コストは横ばいないしむしろ上昇気味で推移した。こうして求められた実質資本コストの動きは、設備投資の動きと統計的に有意な関係が実証された。

いいかえると、実質資本コストは設備投資の動きを決める大きな要因であり、90年代を通じて、大幅に低下した名目金利の動きに対応するほど、実質資本コストがそれほど低下しなかったために、設備投資が刺激されなかったのである。

この分析結果の政策的インプリケーションは明らかである。設備投資を刺激するためには、さらに実質資本コストを引き下げることが必要である。名目金利がすでにかなり低い水準まで低下している現状では、デフレを解消し、
期待インフレ率を高め、実質資本コストの低下を促す金融政策が求められる。

本稿は企業レベルの財務データを用いて、実質資本コストを計測し、設備投資との関係を定量的に検証した。今後の課題としては、以下のような点が挙げられる。

1 つめは、いわゆるデッドデフレーションの検証である。本稿は、デフレ期待が実質資本コストを押し上げ、それが設備投資に負の影響をもたらすことを確認した。さらに、図表 3 - 5 では、債務残高が多い企業ほど、設備投資が抑制されていることが明らかとなった。今後さらにデフレが進展すれば、企業の実質債務残高が増加し、それが設備投資の重荷になるというルートも考慮しなければならない。デフレ期待がどのような経路を通じてどの程度設備投資に影響を及ぼしていくのかを、総合的に検証していく必要があろう。

2 つめは、中小企業における資本コストと設備投資との関係の検証である。本稿では、企業レベルの財務データを用いて資本コストの計測を行った。サンプルは相対的に規模の大きな上場企業及び店頭企業である。しかし、設備投資が資本コストにより感応的なのは、むしろ中小企業であるとされる。中小企業の財務データが入手可能となれば、規模別に設備投資が資本コストにどれだけ反応するのかを検証でき、さらには、金融緩和が設備投資全体にどのような影響を与えうるかも定量的に検証することが可能となろう。その際、期待インフレ率を計測するために、物価上昇率についても、規模別のデータ及び規模別の企業サーベイが必要となるだろう。

3つめは、資本調達構造と資本コスト、設備投資の関係の検証である。浅子・朱(1992)は、自己資本と他人資本を区別し、本稿も同じ問題意識で検証を行った。これについても、中小企業の資本コストが計測可能になれば、例えば新しい企業が規模が大きくなると同時に、どのような資本コストに直面し、どのように資金調達を行い、設備投資を実施するか、企業の成長とファイナンスについても、明らかになることが多い。

4つめは、企業別のインフレ期待の計測である。本稿では、期待インフレ率については、業種別のデータを用いたため、ある業種に属する企業は全て同じインフレ期待をもつと仮定した。同質的な企業が多い業種ではこのアプローチは正当化されるが、異質性の高い企業が多い業種では、企業によってインフレ期待もかなり異なると考えられる。データの制約が多いが、企業別のインフレ期待が分かれば、企業別の名目資本コストの推計とあいまって、より正確に実質資本コスト、ひいては設備投資との関係も明らかになるだろう。
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図表 1 - 1 製造業の資本コストの動き
図表 1 - 2 製造業の実質資本コストの動き (要因分解)
図表 1 - 3 非製造業の資本コストの動き
図表 1 - 4 非製造業の実質資本コストの動き (要因分解)
図表2-1 繊維

図表2-2 紙

图表2-3 化学
図表2-4 鉄鋼

图表2-5 非铁金属

图表2-6 金属

1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 (年)
图表2-7 一般機械

図表2-8 電気機械

図表2-9 輸送機械
図表 3-1 設備投資関数の推計結果 (資本コスト・ラグ項のみを説明変数とした場合)

被說明变數 ∕ K(-1)

サンプル数 :12301

推計期間：1988-2001年

說明变数	係数	t值	係数	t值	係数	t值
const資本コストI/K(-1)(t-1)	0.123-0.155	113.739***-3.279***	-0.151	-3.190***	0.123-0.154	102.842***-3.285***
adj R^2	7.36E-04	1.89E-02	7.36E-04
model	plain OLS	fixed effect	random effect
Hausman test	0.011734	0.9137	*

說明变數	係數	t值	係數	t值	係數	t值
const	0.114	92.747 ***	-0.174	-3.469 ***	0.114	86.537 ***
資本コスト	-0.174	-3.467 ***	0.027	7.028 ***	-0.174	-3.491 ***
I/K(-1)(t-1)	0.033	8.874 ***	0.032	8.594 ***
adj R^2	7.12E-03	2.37E-02	7.12E-03
model	plain OLS	fixed effect	random effect
Hausman test	30.944	0	*

期待インフレ率＝現在の物価上昇率と仮定した場合

說明变数	係數	t值	係數	t值	係數	t值
const	0.125	114.642 ***	0.448	5.233 ***	0.125	103.696 ***
資本コスト	0.421	4.968 ***	0.427	5.062 ***
I/K(-1)(t-1)
adj R^2	1.79E-03	2.03E-02	1.79E-03
model	plain OLS	fixed effect	random effect
Hausman test	2.0473	0.1525	*

說明变數	係數	t值	係數	t值	係數	t值
const	0.116	93.078 ***	0.116	86.935 ***
資本コスト	0.401	4.693 ***	0.440	5.089 ***	0.408	4.800 ***
I/K(-1)(t-1)	0.032	8.490 ***	0.025	6.589 ***	0.031	8.192 ***
adj R^2	7.93E-03	2.48E-02	7.92E-03
model	plain OLS	fixed effect	random effect
Hausman test	33.717	0	*

$ ^{*} $ 注： $ ^{*} $ $ ^{*} $ $ ^{*} $ は1%水準、 $ ^{*} $ $ ^{*} $ は5%水準、 $ ^{*} $ は10%水準で有意であることを示す。

(注)Hausman testの行は、plain OLSの列の係数の値が検定値、t値の値がp値、右の*が選択されたモデルを表す。
図表 3 - 2 設備投資関数の推計結果 (企業の収益状況を説明変数に加えた場合)

被說明变数 $ \mathbb{I}/K(-1) $

サンプル数 :12301

推計期間：1988-2001年

説明変数	係数	t値	係数	t値	係数	t値
const	0.111	86.362 ***	-0.161	-3.209 ***	0.111	81.209 ***
資本コスト	-0.164	-3.275 ***	0.027	6.925 ***	-0.164	-3.291 ***
I/K(-1)(t-1)	0.033	8.769 ***	7.47E-10	6.805 ***	0.032	8.519 ***
経常利益	5.45E-10	8.606 ***	5.57E-10	8.371 ***
税引後当期純利益
キャッシュ・フロ-
adj R^2	1.30E-02	2.75E-02	1.30E-02
model	plain OLS	fixed effect	random effect
Hausman test	35.754	0	*

説明変数	係数	t値	係数	t値	係数	t値
const	0.113	91.920 ***	-0.168	-3.358 ***	0.113	86.250 ***
資本コスト	-0.167	-3.339 ***	0.026	6.878 ***	-0.167	-3.363 ***
I/K(-1)(t-1)	0.033	8.698 ***	0.031	8.440 ***
経常利益
税引後当期純利益	5.85E-10	8.214 ***	5.35E-10	6.860 ***	5.78E-10	8.057 ***
キャッシュ・フロー
adj R^2	1.25E-02	2.76E-02	1.25E-02
model	plain OLS	fixed effect	random effect
Hausman test	32.924	0	*

説明変数	係数	t値	係数	t値	係数	t値
const	0.112	87.603 ***	-0.171	-3.411 ***	0.112	82.009 ***
資本コスト	-0.172	-3.427 ***	0.026	6.886 ***	-0.172	-3.448 ***
I/K(-1)(t-1)	0.033	8.789 ***	0.032	8.513 ***
経常利益
税引後当期純利益
キャッシュ・フロー	3.31E-10	6.676 ***	4.66E-10	5.799 ***	3.41E-10	6.548 ***
adj R^2	1.06E-02	2.65E-02	1.06E-02
model	plain OLS	fixed effect	random effect
Hausman test	35.719	0	*

$ ^{*} $ 注)***は1%水準、**は5%水準、*は10%水準で有意であることを示す。

$ ^{*} $ 注)Hausman testの行は、plain OLSの列の係数の値が検定値、t値の値がp値、右の*が選択されたモデルを表す。
図表 3 - 3 - 1 設備投資関数の推計結果 (推計期間を分割した場合) (前半)

被說明变数 $ \mathbb{I}/K(-1) $

サンプル数 :6603

推計期間：1988-1995年

説明変数	係数	t値	係数	t値	係数	t値
const資本コストI/K(-1)(t-1)	0.150-0.182	95.855***-2.982***	-0.178	-2.927***	0.150-0.182	86.932***-3.011***
キャッシュ・フロー
adj R^2	1.05E-03	3.34E-02	1.05E-03
model	plain OLS	fixed effect	random effect
Hausman test	1.17E-02	0.914	*

説明変数	係数	t値	係数	t値	係数	t値
const	0.142	72.911 ***	-0.249	-3.650 ***	0.142	69.740 ***
資本コスト	-0.246	-3.601 ***	0.006	1.042	-0.247	-3.645 ***
I/K(-1)(t-1)	0.026	4.816 ***	0.024	4.332 ***
キャッシュ・フロー
adj R^2	5.12E-03	2.86E-02	5.10E-03
model	plain OLS	fixed effect	random effect
Hausman test	71.005	0	*

説明変数	係数	t値	係数	t値	係数	t値
const	0.139	67.733 ***	0.139	64.357 ***
資本コスト	-0.247	-3.611 ***	-0.250	-3.662 ***	-0.247	-3.659 ***
I/K(-1)(t-1)	0.026	4.822 ***	0.005	0.914	0.023	4.289 ***
キャッシュ・フロー	3.22E-10	3.762 ***	1.61E-09	5.203 ***	3.40E-10	3.721 ***
adj R^2	7.10E-03	3.30E-02	7.05E-03
model	plain OLS	fixed effect	random effect
Hausman test	89.683	0	*

$ ^{*} $ 注： $ ^{*} $ $ ^{*} $ $ ^{*} $ は1％水準、 $ ^{*} $ $ ^{*} $ は5％水準、 $ ^{*} $ は10％水準で有意であることを示す。

(注)Hausman testの行は、plain OLSの列の係数の値が検定値、t値の値がp値、右の*が選択されたモデルを表す。
図表 3 - 3 - 2 設備投資関数の推計結果 (推計期間を分割した場合) (後半)

被說明变數 ∕K(-1)

サンプル数:5698

推計期間:1996-2001年

説明変数	係数	t値	係数	t値	係数	t値
const	0.086	69.155 ***	-0.143	-2.114 **	0.086	58.563 ***
資本コスト	-0.138	-2.056 **	-0.140	-2.139 **
I/K(-1)(t-1)	-0.138	-2.056 **
キャッシュ・フロー
adj R^2	5.66E-04	8.75E-02	5.66E-04
model	plain OLS	fixed effect	random effect
Hausman test	4.15E-02	0.8386	*

説明変数	係数	t値	係数	t値	係数	t値
const	0.086	64.208 ***	0.086	55.755 ***
資本コスト	-0.138	-2.063 **	-0.143	-2.107 **	-0.140	-2.141 **
I/K(-1)(t-1)	0.008	1.829 *	-0.015	-3.034 ***	0.001	0.180
キャッシュ・フロー
adj R^2	9.77E-04	8.91E-02	5.01E-04
model	plain OLS	fixed effect	random effect
Hausman test	71.442	0	*

説明変数	係数	t値	係数	t値	係数	t値
const	0.084	61.603 ***	0.085	54.112 ***
資本コスト	-0.131	-1.958 **	-0.140	-2.075 **	-0.134	-2.054 **
I/K(-1)(t-1)	0.008	1.711 *	-0.015	-3.061 ***	0.001	0.147
キャッシュ・フロー	2.70E-10	5.451 ***	1.27E-10	1.904 *	2.39E-10	4.589 ***
adj R^2	5.99E-03	8.96E-02	5.56E-03
model	plain OLS	fixed effect	random effect
Hausman test	77.508	0	*

$ ^{*} $ 注： $ ^{*} $ $ ^{*} $ $ ^{*} $ は1％水準、 $ ^{*} $ $ ^{*} $ は5％水準、 $ ^{*} $ は10％水準で有意であることを示す。

$ ^{*} $ 注)Hausman testの行は、plain OLSの列の係数の値が検定値、t値の値がp値、右の*が選択されたモデルを表す。
図表 3 - 4 - 1 設備投資関数の推計結果 (製造業・非製造業に分けた場合) (製造業)

製造業

被説明変数 ⅱ/K(-1)

サンプル数 :9151

推計期間 :1988-2001年

説明変数	係数	t値	係数	t値	係数	t値
const資本コストI/K(-1)(t-1)キャッシュ・フロー	0.121-0.059	101.270***-1.079	-0.060	-1.121	0.121-0.059	81.633***-1.110
adj R^2	1.80E-05	4.33E-02	1.80E-05
model	plain OLS	fixed effect	random effect
Hausman test	2.76E-02	0.868	*

説明変数	係数	t値	係数	t値	係数	t値
const	0.109	78.394 ***	-0.045	-0.806	0.110	68.814 ***
資本コスト	-0.048	-0.846	0.044	8.756 ***	-0.047	-0.845
I/K(-1)(t-1)	0.058	11.813 ***	0.054	10.970 ***
キャッシュ・フロー
adj R^2	1.59E-02	5.13E-02	1.59E-02
model	plain OLS	fixed effect	random effect
Hausman test	71.554	0	*

説明変数	係数	t値	係数	t値	係数	t値
const	0.109	74.691 ***	0.109	65.294 ***
資本コスト	-0.048	-0.847	-0.046	-0.812	-0.047	-0.846
I/K(-1)(t-1)	0.058	11.824 ***	0.044	8.706 ***	0.054	10.955 ***
キャッシュ・フロー	6.35E-11	1.332	3.09E-10	3.630 ***	9.57E-11	1.790 *
adj R^2	1.60E-02	5.28E-02	1.59E-02
model	plain OLS	fixed effect	random effect
Hausman test	80.668	0	*

$ ^{*} $ 注： $ ^{*} $ $ ^{*} $ $ ^{*} $ は1％水準、 $ ^{*} $ $ ^{*} $ は5％水準、 $ ^{*} $ は10％水準で有意であることを示す。

注) Hausman testの行は、plain OLSの列の係数の値が検定値、t値の値がp値、右の*が選択されたモデルを表す。
図表 3 - 4 - 2 設備投資関数の推計結果 (製造業・非製造業に分けた場合 (非製造業))

非製造業

被説明変数 ⅱ/K(-1)

サンプル数 :4217

推計期間 :1988-2001年

説明変数	係数	t値	係数	t値	係数	t値
const	0.122	56.563 ***	-0.413	-3.780 ***	0.122	54.732 ***
資本コスト	-0.408	-3.733 ***	-0.408	-3.746 ***
I/K(-1)(t-1)	-0.408	-3.733 ***
キャッシュ・フロー
adj R^2	3.06E-03	8.53E-03	3.06E-03
model	plain OLS	fixed effect	random effect
Hausman test	0.3706	0.5427	*

説明変数	係数	t値	係数	t値	係数	t値
const	0.116	48.084 ***	-0.477	-4.228 ***	0.116	46.546 ***
資本コスト	-0.468	-4.167 ***	0.011	1.815 *	-0.469	-4.185 ***
I/K(-1)(t-1)	0.013	2.168 **	0.013	2.140 **
キャッシュ・フロー
adj R^2	4.99E-03	1.19E-02	4.99E-03
model	plain OLS	fixed effect	random effect
Hausman test	1.6111	0.4468	*

説明変数	係数	t値	係数	t値	係数	t値
const	0.112	44.918 ***	0.112	43.606 ***
資本コスト	-0.459	-4.101 ***	-0.464	-4.129 ***	-0.460	-4.117 ***
I/K(-1)(t-1)	0.012	2.035 **	0.010	1.601	0.012	2.005 **
キャッシュ・フロー	6.66E-10	5.297 ***	8.69E-10	4.922 ***	6.74E-10	5.277 ***
adj R^2	1.18E-02	1.82E-02	1.18E-02
model	plain OLS	fixed effect	random effect
Hausman test	4.327	0.2282	*

$ ^{*} $ 注： $ ^{*} $ *は1%水準、 $ ^{*} $ *は5%水準、 $ ^{*} $ は10%水準で有意であることを示す。

注) Hausman testの行は、plain OLSの列の係数の値が検定値、t値の値がp値、右の*が選択されたモデルを表す。
図表 3 - 5 設備投資関数の推計結果 (過剰債務残高を入れた場合)

被說明变数 $ \mathbb{I}/K(-1) $

サンプル数 :12301

推計期間：1988-2001年

說明变数	係數	t值	係數	t值	係數	t值
const	0.123	114.593 ***	-0.157	-3.138 ***	0.123	103.439 ***
資本コスト	-0.158	-3.163 ***	-0.158	-3.183 ***
I/K(-1)(t-1)	-9.67E-12	-1.850 *	-2.00E-11	-1.973 **	-1.03E-11	-1.839 *
過剰債務残高
adj R^2	8.61E-04	1.91E-02	8.60E-04
model	plain OLS	fixed effect	random effect
Hausman test	1.3301	0.5143	*

說明变数	係數	t值	係數	t值	係數	t值
const	0.114	93.160 ***	0.114	86.829 ***
資本コスト	-0.159	-3.043 ***	-0.159	-3.043 ***	-0.159	-3.066 ***
I/K(-1)(t-1)	0.034	8.981 ***	0.027	7.131 ***	0.033	8.700 ***
過剰債務残高	-9.66E-12	-1.810 *	-2.26E-11	-2.195 **	-1.04E-11	-1.827 *
adj R^2	7.07E-03	2.38E-02	7.07E-03
model	plain OLS	fixed effect	random effect
Hausman test	32.847	0	*

說明变数	係数	t值	係数	t值	係数	t值
const	0.131	101.535 ***	-0.147	-2.962 ***	0.131	93.534 ***
資本コスト	-0.154	-3.098 ***	-0.153	-3.101 ***
I/K(-1)(t-1)	-0.026	-11.472 ***	-0.036	-10.730 ***	-0.027	-11.342 ***
過剰債務ダミー	1.04E-02	2.79E-02	1.04E-02
adj R^2	plain OLS	fixed effect	random effect
model	15.411	0.0005	*
Hausman test

說明变数	係數	t值	係數	t值	係數	t值
const	0.122	84.880 ***	0.122	80.067 ***
資本コスト	-0.156	-3.013 ***	-0.148	-2.837 ***	-0.155	-3.012 ***
I/K(-1)(t-1)	0.033	8.888 ***	0.026	6.879 ***	0.032	8.604 ***
過剰債務ダミー	-0.024	-10.408 ***	-0.033	-9.509 ***	-0.024	-10.280 ***
adj R^2	1.55E-02	3.11E-02	1.55E-02
model	plain OLS	fixed effect	random effect
Hausman test	44.311	0	*

$ ^{*} $ 注： $ ^{*} $ $ ^{*} $ $ ^{*} $ は1％水準、 $ ^{*} $ $ ^{*} $ は5％水準、 $ ^{*} $ は10％水準で有意であることを示す。

(注) Hausman testの行は、plain OLSの列の係数のセルが検定値、t値のセルがp値、各モデルの*が選択されたモデルを表す。
図表 3 - 6 設備投資関数の推計結果 (社債とそれ以外で資本コストを分けた場合)

## 被說明变数 $ \mathbb{1}/K(-1) $

サンプル数 :12301

推計期間:1988-2001年

説明変数	係数	t値	係数	t値	係数	t値
const	0.119	105.143 ***	-0.238	-4.999 ***	0.119	94.019 ***
資本コスト	-0.216	-4.559 ***	-0.220	-4.672 ***
I/K(-1)(t-1)
キャッシュ・フロー社債との差額	0.153	10.492 ***	0.210	12.100 ***	0.163	10.884 ***
adj R^2	8.90E-03	3.04E-02	8.90E-03
model	plain OLS	fixed effect	random effect
Hausman test	28.896	0	*

説明変数	係数	t値	係数	t値	係数	t値
const	0.111	87.709 ***	0.111	80.888 ***
資本コスト	-0.231	-4.584 ***	-0.257	-5.094 ***	-0.235	-4.702 ***
I/K(-1)(t-1)	0.031	8.381 ***	0.024	6.294 ***	0.030	8.012 ***
キャッシュ・フロー社債との差額	0.146	9.895 ***	0.203	11.487 ***	0.155	10.241 ***
adj R^2	1.49E-02	3.48E-02	1.49E-02
model	plain OLS	fixed effect	random effect
Hausman test	57.621	0	*

説明変数	係数	t値	係数	t値	係数	t値
const	0.108	82.841 ***	0.108	76.767 ***
資本コスト	-0.229	-4.558 ***	-0.253	-5.026 ***	-0.233	-4.666 ***
I/K(-1)(t-1)	0.031	8.287 ***	0.024	6.163 ***	0.030	7.929 ***
キャッシュ・フロー	3.39E-10	6.862 ***	4.50E-10	5.631 ***	3.50E-10	6.679 ***
社債との差額	0.148	10.022 ***	0.201	11.402 ***	0.156	10.324 ***
adj R^2	1.86E-02	3.74E-02	1.85E-02
model	plain OLS	fixed effect	random effect
Hausman test	59.297	0	*

$ ^{*} $ 注： $ ^{*} $ $ ^{*} $ $ ^{*} $ は1％水準、 $ ^{*} $ $ ^{*} $ は5％水準、 $ ^{*} $ は10％水準で有意であることを示す。

(注)Hausman testの行は、plain OLSの列の係数のセルが検定値、t値のセルがp値、各モデルの*が選択されたモデルを表す。
付図表1:財務データ・物価データ・日銀短観DIの業種区分の対応関係

本稿の分析での区分け(財務データ)	物価指数	日銀短観DI
製造業	繊維木材・木製品紙・パルプ化学石油・石炭製品窯業・土石製品鉄鋼非鉄金属食料品金属製品一般機械電気機械輸送用機械精密機械その他製造業電気・ガス	繊維製品(WPI)製材・木製品(WPI)パルプ紙・同製品(WPI)化学製品(WPI)石油・石炭製品(WPI)窯業・土石製品(WPI)鉄鋼(WPI)非鉄金属(WPI)食料品(WPI)金属製品(WPI)一般機器(WPI)電気機器(WPI)輸送用機器(WPI)精密機器(WPI)その他工業製品(WPI)電力都市ガス・水道(WPI)	繊維木材・木製品紙・パルプ化学石油・石炭製品窯業・土石製品鉄鋼非鉄金属食料品金属製品一般機械電気機械輸送用機械精密機械その他製造業電気・ガス
非製造業	卸・小売その他非製造業	企業向けサービス価格指数企業向けサービス価格指数	卸・小売その他非製造業
付図表 2 業種別の卸売物価上昇率と投入額でウェイした業種別物価上昇率(1995年)
付図表3: 販売価格判断DIと仕入れ価格判断DI
New ESRI Working Paper Series No.10

Exchange Rate Regime and Real Exchange Rate Behavior

Hiroyuki Taguchi, Harutaka Murofushi and Hironao Tsuboue

June 2009

內閣府経済社会総合研究所

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan
新 ESRI ワーキング・ペーパー・シリーズは、内閣府経済社会総合研究所の研究者および外部研究者によってとりまとめられた研究試論です。学界、研究機関等の関係する方々から幅広くコメントを頂き、今後の研究に役立てることを意図して発表しております。

論文は、すべて研究者個人の責任で執筆されており、内閣府経済社会総合研究所の見解を示すものではありません。

なお、研究試論という性格上今後の修正が予定されるものであり、当研究所及び著者からの事前の許可なく論文を引用・転載することを禁止いたします。

（連絡先）総務部総務課 03-3581-0919 （直通）
# Exchange Rate Regime and Real Exchange Rate Behavior $ ^{*} $

Hiroyuki Taguchi, Harutaka Murofushi, Hironao Tsuboue $ ^{**} $
## Abstract

This paper examines exchange rate regimes from the viewpoint of the validity of purchasing power parity (PPP). Specifically, we analyze real exchange rate behavior (which is tantamount to the validity of PPP) under various classifications of exchange rate arrangement through panel unit root tests, and also investigate the adjustment speed of nominal exchange rate and relative prices separately through an error correction framework. The study’s two main findings represent some contrasts between industrial countries and developing countries under the corner exchange rate arrangements. First, as a result of the panel unit root tests on real exchange rate behavior, industrial countries under “free float” reveal REER stability even though the test results show weak support for this speculation, while developing countries under “hard peg” definitely represent the REER stability, and have full support from the tests. Second, error correction analysis tells us that in industrial countries under “free float,” the adjustment of nominal exchange rate was faster than that of relative prices, while in developing countries under “hard peg” the adjustment of relative prices is faster than that of the nominal exchange rate. We speculate that industrial countries under free float may render exchange rate movements sensitive to the inflation gap, and that developing countries under “hard peg” may produce nonlinear price adjustments toward the REER long-run equilibrium through an anchor-effect of peg on price stabilization.

Key words: real (effective) exchange rate, exchange rate arrangement, panel unit root tests, error correction analysis, nonlinear price adjustment

JEL Classification Codes: F31, F33, C23