Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
#### 必要な買切りオペの額は1.3～2.1兆円

貨幣乗数（M2CD/MB）が7.5、限界貨幣乗数（ΔM2CD/ΔMB）が3、M2+CDの目標伸び率を年率5～6%とした場合、マネタリーベースは年率12～14%（11～13兆円）の伸びが必要となる（図表31のケース1とケース3）。マネタリーベースのうち銀行券の伸びが5%（3.6兆円）とすれば、残りの7.4～9.4兆円が、日銀の国債保有残高の年間純増額（購入額マイナス償還額）となる。償還額が8.4兆円（2002年度）であるから、グロスの買切り額は年間15.8～17.8兆円（月額1.32～1.48兆円）となる。仮に、限界貨幣乗数が2に低下しているとすれば、マネタリーベースは年率18～22%（17～20兆円）の伸びが必要となり（図表31のケース2とケース4）、国債保有残高の年間純増額は13.4～16.4兆円が必要となる。グロスの買切り額は年間21.8～24.8兆円（月額1.82～2.07兆円）が必要である。ケース1からケース4までをみると、月間の長期国債買切りオペの必要額は1.3～2.1兆円となる $ ^{23} $ 。インフレ期待を急激に醸成させない買切り額の上限の目安としては、一般政府プライマリー財政赤字を上限とすること、同時に、プライマリー財政赤字は毎年削減する方針を堅持することが望ましい $ ^{24} $ 。ちなみに、現時点で、プライマリー財政赤字はGDP比約6% $ ^{25} $ （30兆円）であるのに対して、GDP比でみたマネタリーベースの増加額は3.3%（16.7兆円）に止まっている（図表33）。

$ ^{23} $ 日銀当座預金の「水準」を目標とする金融政策で買切りオペ額を示すのは、本来整合的ではない。当座預金水準を維持する一方で、買切り額を満たすためには、手形や政府短期証券の売りオペを増やさざるを得ない。

$ ^{24} $ 財政赤字＞買切りオペ額の場合、金融政策の効果はポートフォリオ・リバランス効果を通じて波及する。財政赤字＜買切りオペ額の場合、ポートフォリオ・リバランス効果に加えて直接的に財政需要の増大をファイナンスすることとなる。

$ ^{25} $ OECD, Economic Outlook, No. 71, June 2002 によると、2002 年の一般政府の構造的プライマリー財政収支は 30 兆円（GDP 比 6.0%）である。
限界貨幣乗数が2あるいは3のいずれの場合も、一般政府の構造的プライマリー財政赤字（約30兆円）の範囲内のマネタリーベースの増加に止まるため、インフレ圧力が急速に高まり金融市場が混乱する可能性は低いであろう。金融バブルの再来リスクが、今すぐに高まるとは考えにくいが、名目長期金利と名目GDP成長率の差（図表34：通常は前者が後者を上回る）が逆転する時期が訪れれば、金融政策の方向転換を検討し始めるべきであろう $ ^{26} $ 。

## (4) 購入資産の多様化： デフレの下での資産選択への歪みの是正

図表 31 では、マネタリーベースの増加のために必要となる資産の購入は、すべて長期国債と想定した。しかし現実には、民間の資産選択に歪みを生じないように、各種の証労をバランス良く購入することが望ましい。なぜなら、デフレであるがゆえに、リスク資産を購入する誘因が弱まっている上に、安全資産である国債を毎月一定額中央銀行が購入するため、民間部門の資産選択に歪みが生じているように考えられるためである。これは図表 35 のように例示できる。これは、金融資産投資の有効フロンティアを描いたもので、複数の資産を組み合わせることで、期待収益率を高めリスクを抑制することが可能であることを示している。○ 印は国債のみに単独投資をした場合の期待収益率とリスクの組み合わせ、△ 印は株式のみに単独投資をした場合の期待収益率とリスクの組み合わせ、◎ 印は国債と株式を組み合わせて投資をした場合の期待収益率とリスクの組み合わせである。実線は通常の
マイルドなインフレ下で、中央銀行による国債買切りオペが行われない場合である。国債は低リスク低リターン、株式は高リスク高リターンとなり、両者を組み合わせることで、有効フロンティアのより左上の位置（左上ほど効用水準が高い）に移動することができる。

しかし、デフレの下では、そもそも株式の期待収益率が低下しており、さらに国債買切りオペが実施されることで、国債投資の短期的な期待収益率が上昇、リスクが低下してしまう。したがって、株式を購入する必要がなくなる。長期的には国債と株式の裁定が働くものの、国債に資金集中が起こり、意図したポートフォリオのリバランスが起こるためには、金融機関の手元から国債がなくなるほどの規模の国債の累積購入が必要となろう。

図表35 デフレの下での国債買切りオペによる期間期待収益率への歪みの発生

注：○ は国債投資単独の期待収益率とリスクの組み合わせ

△ は株式投資単独の期待収益率とリスクの組み合わせ

◎ は両者を組み合わせた場合の組み合わせ

実線は通常の場合、点線は現状

デフレの下での国債買切りオペによって、矢印のように期間損益ベースの期待収益率に

歪みが生じ、短期間ではポートフォリオリバランスが発生しにくい

(長期的には、債券と株式の期待収益率とリスクのトレードオフは通常の

状態に戻ると考えられるが)

そこで、この歪みを除去し、スムースなポートフォリオリバランスを実現するために、民間部門が保有する各種証券の残高にほぼ比例する形で買切りオペを実施することが望ましい。金融機関と国内非金融部門の合計が保有する主要金融資産の残高は、国債（政府短期証券を除く）が486兆円、対外証券投資（外国政府債券、外国株式や外貨建て社債・CPなどを含む）が222兆円、国内株式が228兆円となっている（2002年9月末；出所は資金循環勘定）。そこで、おおよその配分として、国債2：
外債1：株式（ETF含む）1という比率で資産を購入しマネタリーベースを増大させることが、民間の資産選択に対して中立的だと考えられる。

## (5) インフレターゲットの意義

インフレもデフレも貨幣的現象であるというのは真実である一方、金融政策の変更が物価に至るまでの波及経路と経過時間は複雑でかつ長期に及ぶ。図表 17 で示したように、GDP ギャップで表した景気循環から 4 四半期も遅れてインフレ率が変化するため、年率 1～2% のインフレを達成するまで金融緩和を継続すれば、それは景気拡大局面におけるアクセルの吹かしすぎ、後退局面におけるプレーキのかけすぎ、というこれまでにも確認された景気循環を増幅させる金融政策の繰り返しになってしまう。最終的な金融政策の目標は、マネーサプライの伸びをみながら名目成長率の回復を目指す、と考えた方が良い。政治的压力からインフレバイアスがかかりやすい局面が当分は予想されるため、これを回避するための方策として、インフレターゲットを導入するのは一考に価するであろう。主張したいポイントは、関心がインフレ／デフレに向かいすぎれば、思考プロセスが backward-looking になるリスクが高いという点である。インフレターゲットの導入にあえて固執する必要はない。

## (6) デフレ終了に伴う混乱とコスト

これまで述べてきたことは、デフレの終焉に混乱が生じないということではない。景気回復の結果、長期金利の上昇は避けられないであろう。デフレからインフレにレジームがシフトすることで（いずれもマイルドな規模ではあるが）、所得分配の新たな歪みが生じることはやむを得ない（債務者利得が発生する）。しかし、1%のデフレに伴うコストと1%のインフレに伴うコストを考えれば、通常は、後者が前者よりも小さいであろう。デフレが続けば、賃金の下方硬直性を通じてデフレスパイラルが発生しやすくなるし、企業リストラは単に一過性の利益改善効果を生じるにすぎない。正常債権は究極的には不良債権に転化してしまう。少なくとも名目経済活動の安定に必要なマネーサプライを供給することで、景気変動の下振れリスクを除去し、経済活動が円滑に進むような配慮が必要であろう。

### 4. おわりに

本稿では、デフレを克服するための金融政策の役割に焦点を絞って、金融緩和消極論に対する疑問と、望ましい政策手段について検討した。筆者は、金融緩和で全てが解決すると議論しているわけではない。金融緩和と同時に実施すべき各種の政策を否定するつもりもない。ただ、(1) マネーサプライは名目経済活動のアンカーである、(2) 物価の継続的上昇も下落も貨幣的現象である、(3) 貨幣の中立性は短期的には成立しない、(4) 財政政策ではマネタリーベースは増えない、という点を考慮すれば、金融政策がデフレ脱却に向けて果たす役割は、依然として大きいと考えるのである。
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ESRI Discussion Paper Series No.139

# ボーナス制度と家計貯蓄率 - サーベイ・データによる再検証 -

by

清水谷 諭

堀雅博

May 2005

內閣府経済社会総合研究所

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan
# ボーナス制度と家計貯蓄率 $ ^{*} $

- サーベイ・データによる再検証 -

清水谷 論 $ ^{†} $ ・堀 雅博 $ ^{‡} $

要旨（400 字程度）

日本の高貯蓄率の要因については、これまで多くの仮説が提示されてきた。本研究は、その中からボーナス制度が家計貯蓄率を高めていると主張する「ボーナス仮説」を選び、金融広報中央委員会が実施している「家計の金融資産に関する世論調査」のミクロデータを用いて、その検証を行った。実証結果によると、貯蓄率に影響を与える諸要因をコントロールしても、ボーナスを受け取っている世帯の貯蓄率は受け取っていない世帯に比べて明らかに高いことがわかった。しかし貯蓄率がプラスあるいはマイナスのサンプルに絞った場合には、ボーナスの受け取りが貯蓄率を有意に高めているという結果は得られず、ボーナス制度が貯蓄率に与えるプラスの影響は、ボーナスを受け取っていない世帯では貯蓄率がマイナスの世帯が不均等に多いという事実によってもたらされていることも明らかになった。

キーワード:家計貯蓄率、ボーナス制度、ミクロデータ

JEL classification: D12, E21
## Abstract (100 words)

A number of hypotheses have been proposed to examine why Japan’s household saving rate was high. This paper takes advantage of a micro-level data from Public Opinion Survey on Household Financial Assets and Liabilities to reexamine the effects of the bonus system on households’ savings. We find the average saving rate of households with bonus payments is surely higher than that of households without bonus, after controlling several factors that might affect saving patterns. However, this observation reflects that households with negative saving rate are unevenly clustered on the non-bonus group. The positive effect of bonus payments on household saving rate disappears once the sample is divided into households with positive and those with negative saving rate.

Keywords: Japan’s saving rate, bonus system

JEL classification: D12, E21
### 1. はじめに

日本の貯蓄率がなぜ「他の先進諸国と比較して明らかに高い」のかについては、これまで数多くの仮説が提示され、実証分析が積み重ねられてきた(Hayashi $ ^{[1986]} $ 、Horioka $ ^{[1990]} $ 等を参照）¹。しかしこれまで提示されてきたさまざまな仮説、例えば、高い成長率、高額の住宅取得費用、低い社会保障水準、人口構成、貯蓄好きの気質、遺産動機といった要因が、具体的にどの程度日本の高い貯蓄率に貢献しているかについては、それぞれ十分満足すべき実証がなされているとは言い難い。

本稿の目的は、そうした数多くの仮説の中から、ボーナス制度の存在と日本の家計貯蓄率との関係（より具体的には、「ボーナス制度の存在が家計貯蓄を高めている」と主張する説、以下「ボーナス仮説」と呼ぶ）を取り上げて、家計レベルのデータで再検証することにある。周知のように、日本では勤労者世帯の多くが労働報酬の相当額を年2回の賞与（ボーナス）として受け取る慣行がある。ボーナスが日本の世帯年収に占める比率は、諸外国に比べても相当程度高いので、ボーナス制度の存在が貯蓄率を高めるなら、国際的に見て日本の高い貯蓄率を説明する有力な要因となりうるだろう。

後述するように、ボーナス制度が貯蓄率を引き上げるかと主張する仮説には、いくつかのヴァリエーションがある。「ボーナス仮説」を初めて提唱したのは篠原三代平氏(Shinohara(1962)など)だが、「ボーナス仮説」が説得力を持ったのは、マクロデータの時系列データでみると、年収・ボーナス比率と貯蓄率の強い運動関係がみられたからであった。高度成長期はもちろん、安定成長期以後も80年代半ばごろまでは、両者の相関は明瞭で（図1の左半分）Ishikawa and Ueda(1984)、吉野（1984）、森口（1988）といった多くの研究が、時系列データを用い、ボーナス制度の存在が貯蓄率を上昇させるという議論を展開した。一方、Sato（1987）は両者の連動がみられるのはボーナスからの貯蓄率への影響によるものではなく、両者が共通の要因に依存していることによって生じている可能性を指摘している。

そうしたマクロデータでの検証に対して、高山他（1990）は「全国消費実態調査」の横断面のミクロデータを用いた消費関数を推定することにより、ボーナス所得の限界消費性向は非ボーナス所得のそれの約半分であることを示し、時系列データを用いた先行研究と整合的な結果を見出した。

本論文はこうした先行研究の流れを踏まえた上で、90年代以降のミクロ・データ（横断面）を用いた「ボーナス仮説」の検証を行う。「ボーナス仮説」の検
証が盛んに行われた80年代までと異なり、我々の知る限り、少数の例外を除き、90年代以後は「ボーナス仮説」の検証はほとんど行われていない。その理由の1つには、ボーナス比率と家計貯蓄率の連動関係が、80年代半ば以降かつてのような明瞭なものではなくなったことがあげられる（図1の右半分）。また、計量分析手法の発達により、「ボーナス仮説」が必ずしも支持されないという研究もあらわれた。マッケンジー（1992）は1989年までの四半期データを用い、それまでの研究よりも新しい時系列手法（共和分分析）を用いたところ「貯蓄とボーナス制度とに関係があるという先行研究の結果を再確認できなかった」と述べている。

本論文は、マクロデータでみたボーナス比率と貯蓄率の連動が薄れた90年代以降を対象に、金融広報中央委員会が毎年行っている「家計の金融資産に関する世論調査」のミクロデータを用いて「ボーナス仮説」の検証を試みる。これまでの「ボーナス仮説」の検証には、ごく少数の例外を除いてマクロデータが用いられたが、マクロレベルの貯蓄が個別経済主体の消費・貯蓄選択行動の集計として得られていることを踏まえるなら、ボーナス制度と家計貯蓄行動の間の因果関係を特定するためには、ミクロデータによる検証が不可欠であろう。

本論文の構成は以下のとおりである。まず第2節では、本稿で用いた金融広報中央委員会の「家計の金融資産に関する世論調査」について簡単に紹介し、分析で用いたデータについて概説する。第3節では、家計貯蓄率に影響する諸要因を先行研究も踏まえつつ列挙した後、いくつかの重回帰分析の推定結果を報告する。第4節は、分析結果をまとめるとともに、本研究の限界及び今後の課題について述べる。

## 2 ．「家計の金融資産に関する世論調査」と利用データ

本論文で用いるのは「家計の金融資産に関する世論調査（旧貯蓄と消費に関する世論調査）」のミクロデータである。この調査は、金融広報中央委員会（旧貯蓄広報中央委員会、事務局：日本銀行情報サービス局内）が、家計の金融資産に対する考え方やその実態、収入・支出状況、生活設計等について、全国の普通世帯（世帯員2名以上の世帯）を対象に、昭和28年以降毎年1回実施してきた。調査対象世帯のサンプリングは、層化2段無作為抽出法により、全国400の調査地点を選び、各調査地点から無作為に15世帯を選ぶことで合計6,000世帯が抽出されている。留置面接回収法による回収率が概ね7割程度であるため、1回の調査あたりの回収世帯数は約4,000世帯である。調査世帯は毎年の調査ごとに独立して抽出されるため、パネルデータではなくクロスセクションデータである。
日本の世帯消費のパネルデータとしては、総務省「家計調査」と家計経済研究所「消費生活パネル調査」があるが、いずれも年間を通した世帯の消費・貯蓄データはなく、後者についてはボーナス関連のデータがない。また、クロスセクションデータとしては、5年に一度実施される総務省「全国消費実態調査」があり世帯数も多いが（5万世帯強）、家計消費に関する調査は9月からの3ヶ月間に限定されるため、年間を通した貯蓄率やボーナスの受領額については、別途推計作業が必要となる。

本論文で用いる「家計の金融資産に関する世論調査（旧貯蓄と消費に関する世論調査）」は、毎年次のような質問を行っている。

「あなたのご家庭では、（a）過去1年間に手取り収入（税引後）の何％ぐらいを貯蓄しましたか。また、(b)年間手取り収入のうちボーナスや臨時収入（税引後）から何％ぐらい貯蓄しましたか」

残念ながら、この調査ではボーナス所得が世帯収入全体に占める比率のデータがない上に、この質問の中の「貯蓄」の定義が、金融資産の取得に限定され $ ^{2} $ 、実物資産の取得や借入金返済を排除していることから、この設問だけでボーナス受取額と家計貯蓄率を関係づけることはできない。しかしこの質問によって、それぞれの世帯がボーナス（ないし臨時収入）を受け取ったかどうかは識別することが可能である。一方、家計貯蓄率については、上の設問とは別に、1991年調査以降、家計全体の過去1年間の収入・支出金額の内訳が加わったことから算出可能となった $ ^{3} $ 。そこで本稿では、「（年間手取り収入 - 消費支出）÷ 年間手取り収入×100」で定義した世帯別の貯蓄率を被説明変数とし、それぞれの世帯がボーナスを受け取ったかどうかを示すダミー変数を主な説明変数とする回帰分析を行い、ボーナス制度が家計貯蓄率に与える影響を検証する。

いうまでもなく家計貯蓄率を決定するのは、ボーナス制度だけではない。したがって、ボーナス仮説の検証に当たっては、家計貯蓄率とボーナスの受け取りに影響を与える可能性のある要因をできるだけ多くコントロールする必要が
ある。次節で説明する回帰分析では、標準的な消費・貯蓄理論や、先行研究で用いられている変数も参考にしながら、ミクロデータから得られる世帯主年齢、世帯人数、その他世帯属性も制御する（詳細は次節参照）。

さらに以下の分析では、貯蓄率データが入手可能な1991年以降、2002年までの12年分の調査をプールする。サンプル数は約4,000世帯（毎年）×12年間=48,000世帯が見込まれるが、すべての世帯が本論文で必要なすべての質問に回答しているわけではない。具体的には、(1)ボーナス関連回答がない世帯、(2)年間収入（税引後）が100万円を下回る世帯、(4)住宅売買を行っている世帯、(5)無職世帯、(6)世帯主と配偶者以外にも働き手がいる世帯、(8)借入金関連の回答に矛盾が見られた世帯を除外した20,000個弱の世帯を分析の対象とする。少なくとも世帯主が就労しており、かつ年間収入100万以上の有業世帯に限定したのは、低所得世帯では、定義される貯蓄率が異常値になる問題を回避するためである。また、住宅の売買は消費・貯蓄パターンへの大きな攪乱要因になるために、そうした世帯は分析対象から除外した $ ^{4} $ 。

本論文で利用する変数の基本統計量は表1の通りである。平均年間手取り収入（税引き後）は626万円、世帯員数の平均は3.7人、約半数が共働させても、また職業は、勤労者（事務系職員、労務系職員、管理職）が6割強、残りがその他（農林漁業者、自営業者、自由業等）となっている $ ^{5} $ 。世帯主の年齢は40歳台から50歳台が中心である $ ^{6} $ 。また、貯蓄行動に大きな影響を持つ可能性がある住居状況を見ると、53%が自己購入で、また15%が贈与・相続等で持家を有しており、残りの33%が賃貸家屋に居住している。約半分が何らかの借入金があると答えている。全体の7割以上が老後の生活に心配があり、4分の1が元本保証を重視すると答えている。目標貯蓄額は2,300万円強、貯蓄残高は約1,200万円である。

表 1 の右半分は、ボーナスを受領したかどうかで、サンプルを分けた場合の基本統計量を示している。すべてのサンプルの中で、ボーナスを受領した世帯の比率は 79%（約 15,400 世帯）ボーナスを受け取っていない世帯の比率は 21%（約 4,200 世帯）である。年収はボーナスなし世帯の平均の方がやや低いが、大きな差ではない。年齢階級を見るとボーナスを受け取っていない世帯の年齢層は若干高めで、60 歳台の標本が多く見られる。また、職種には（予想される通
り）顕著な違いが見られ、ボーナスを受け取っていない世帯では自営業比率が5割弱に及んでいる（勤労者比率は全体の4分の1程度）。持家比率もボーナスを受け取っていない世帯の方がやや高い。逆に貯蓄残高や目標貯蓄額はボーナス非受領世帯の方が高くなっている。

最後に、次節の分析で被説明変数とする貯蓄率を両グループで単純に比較すると、ボーナス受領標本の平均が17.33%、ボーナス非受領標本の平均が13.32%であり、ボーナス仮説と矛盾しないパターンが確認できる。また、金融資産の取得で定義した（狭義の）貯蓄率で見る限り、ボーナスや臨時収入に占める貯蓄割合（20.44%）は、同じ世帯（ボーナス受領世帯）の年間収入に占める貯蓄割合（12.11%）をかなり上回っている。

### 3. 推定モデルと推定結果

前節で確認したように、ボーナス受領世帯の平均家計貯蓄率はボーナス非受領世帯よりも明らかに高い。しかしこの事実だけに基づいて、ボーナス制度が貯蓄率を高めると結論することは早計である。こうした単純平均ではそれぞれの世帯属性をコントロールしていないし、ボーナス受領と貯蓄率の双方に影響を与える第3の要因が介在しているために、表面上相関があるようにみえているだけかもしれない。本節では、先行研究で家計貯蓄率に影響を与えるとされたさまざまな要因につき、簡単に整理した上で、それらの要因を取り込む形でボーナス制度の貯蓄率への影響を検討する。

### 3.1 貯蓄率に影響する諸要因（コントロール変数）

まず、日本の家計貯蓄率を高めているとされたいくつかの要因を概観する。貯蓄研究に関して包括的なサーベイを行った Horioka (1990)は、日本の高貯蓄要因は、6類型（(1)文化的要因、(2)人口学的・社会学的要因、(3)制度的要因、(4)政策的要因、(5)経済的要因、(6)その他）・36項目にも及ぶと指摘している。ただ、その中には日本経済全体としての高貯蓄の説明にはなり得ても、世帯間の貯蓄率の違いを説明するには馴染まないものも多い（例えば、高度成長や貯蓄優遇税制など）。以下では、本論文で利用する「家計の金融資産に関する世論調査」で検証可能で、かつ世帯間の貯蓄率の違いに反映されると考えられる要因を特に取り上げる。

## (1) 人口構成
日本の高貯蓄の一因として 80 年代頃まで特に説得力を持って語られたのが、日本の人口構成である。急速な高齢化が進む以前の日本の人口構成は、他の先進諸国に比較して、相対的に若く、また期待される平均寿命は世界で最も長い。若年時代に貯蓄を積み、引退後に取り崩すというライフサイクル・恒常所得仮説の下で、日本の高貯蓄を説明すると考えられていた $ ^{8} $ 。

人口構成はマクロレベルでみた貯蓄率には影響しても、世帯間の貯蓄率の違いとは無関係に思えるかもしれない。しかし、人口構成とマクロ貯蓄率を結びつける議論の前提がライフサイクル・恒常所得仮説であることを踏まえると、ライフステージと貯蓄率の関係が人口構成要因論の要件となっていることは明らかだろう。本稿の分析では、個別世帯のライフステージが貯蓄率に与える影響をみるため、世帯主の年齢階層（10歳刻み。20歳台から70歳台）を表すダミー変数を説明変数に加えている。

## (2) 社会保障制度の整備の遅れ

社会保障制度整備の遅れも、高度成長期の高い貯蓄率の説明としては説得力があった。当時の日本は先進国に比べ社会保障制度の整備が遅れており、老後に備え自分で十分に貯蓄する必要があるのがその理由である。しかし「福祉元年」とされた1973年以降、日本の社会保障制度の拡充が進んだ。近年見られる貯蓄率の低下はこの変化に影響されている可能性もある。

社会保障の整備状況も、基本的にはマクロレベルの貯蓄率の国による違いを説明できるとしても、世帯同士の貯蓄率の違いには直接結びつかない。しかし、社会保障制度が貯蓄率に影響するという考えの背後には、老後の生活への備えとして貯蓄するという考え方がある。そこで関連のコントロール変数として、「家計の金融資産に関する世論調査」が質問している「老後の暮らしに対する考え」の設問から作成したダミー変数（老後の暮らしが心配とする回答を1とする）を説明変数に加える $ ^{9} $ 。

## (3) 高額の住宅取得費用（居住状況ダミー）

日本の土地・住宅価格（の年収比）は他国に比べ著しく高く、また購入する時に高い割合の頭金を要求されることが一般的であるため、多額の貯蓄が必要とされ、それが貯蓄率を押し上げているという議論もある。こうした可能性を
捉えるため、重回帰の説明変数として、住居の種類を示すダミー変数（持家、借家の区別など）と借入金の有無を捉えるダミー変数（借入金を有する世帯を1とする）を追加する $ ^{10} $ 。

## (4) 日本人の特殊性

さらに、日本の高い貯蓄率を説明する仮説の中には、農耕民族たる日本人には貯蓄の伝統がある、日本人はリスク回避係数が高く貯蓄好きであるといった日本の文化や日本人の特殊性を理由に挙げているものもある。これらの要因の検証は容易ではなく、また日本人の特殊性では日本人の世帯の貯蓄率の違いを説明することはできないが、リスク回避度や貯蓄好きの度合いが各世帯の貯蓄率に与える影響をコントロールするため、リスク回避度の代理変数としての元本保証重視ダミー（「貯蓄商品決定上の重点」の質問で、元本保証を重視すると回答した世帯を1とするダミー）及び貯蓄志向を示す変数として目標貯蓄額・前年年収比率を説明変数に加える。

次項以下で示す重回帰分析では、以上の要因のほか、世帯属性のコントロール変数として、世帯の年収（過去1年）世帯の貯蓄残高、世帯人員数（とその2乗）共働さ世帯ダミー、勤労者世帯ダミーを加えている。高所得世帯には一時所得が高い状態にある世帯が高い割合で含まれるから、年収変数は貯蓄率と正の相関を持つ可能性がある。またすでに十分な貯蓄残高を積み立てた世帯は貯蓄する動機が低くなる可能性がある。そのため貯蓄残高（対数値）も含める。また、高山他[1990]によれば、世帯人員が多い世帯の消費は有意に高いことが知られている。共働さダミーと勤労者ダミーについては、特定の符号を想定したものではないが、そうした属性が世帯間の貯蓄率の違いに有意な影響を与えている可能性もある。特に、勤労者世帯とそれ以外の世帯では、貯蓄行動が異なる可能性があるため、以下の推計では勤労者世帯にサンプルを限った推定も行う。

### 3.2 ボーナス仮説

本節では、前項で説明したいくつかの変数をコントロールした上で、ボーナス制度の存在が世帯貯蓄率を有意に引き上げているかどうかを検証する。ボーナス制度を示す指標としては、前節に述べた理由から、それぞれの世帯のボーナスの受領を識別したダミー変数を用いる。

ボーナス制度の存在が貯蓄率を高めている（かもしれない）と考える理論的
な枠組みは一枚岩でなく、いくつかのヴァリエーションがあるが、代表的なものとして、以下が挙げられる。

## (1) ボーナスが変動所得と受け取られる可能性

もしボーナスが変動所得と解されているなら、恒常所得仮説に基づけば、ボーナス所得の大部分は貯蓄に回されることになる。確かに、ボーナスにはその時々の企業や産業の業績に連動する部分があり、定期給与ほどの恒久性は期待できないかもしれない。しかし、その金額はかなりの精度で予見可能なことが知られており $ ^{11} $ 、先行研究のいくつかは、恒常所得仮説に基づくシンプルなボーナス仮説の説明に懐疑的である（Ishikawa and Ueda [1984]、Horioka[1990]）。

## (2) 習慣バッファー所得仮説（Habit-Buffer Income Hypothesis）

Ishikawa and Ueda (1984)は、(1)で説明した変動所得仮説の代替仮説として、限定合理性に基づく「習慣バッファー所得仮説」を提示した。彼らの議論によれば、家計は新規情報に逐一反応して最適化を図るのはコストに見合わないので、習慣化された大雑把なルールに従って消費を決める。その下で、ボーナス所得は、他の所得とは区別してバッファー所得と見なされており、(裁量的に)概ね半分が消費に回るため、貯蓄率が上昇する。

## (3) 一時に支払われる多額の所得による貯蓄促進効果

ボーナスのもつ「一時に支払われる多額の所得」という性質が貯蓄を促進ないし容易にするという議論もある（香西・荻野[1980]、Shinohara [1982]等）。やや心理学の領域にかかわるが、まとまった一時金は受け取った家計に対して貯蓄の必要性を再認識させる効果があることや、一時金の存在により、定期給与时に予算制約（とそれに基づく自己規制）を余り意識していなくても、比較的容易に（一時金受領時に）貯蓄を行えることが、貯蓄促進につながる可能性が指摘されている $ ^{12} $ 。
## (4) ボーナス所得の不確実性

ボーナス所得が仮に期待値の意味で恒常所得に対して非ボーナス所得と同様の効果を持ったとしても、ボーナス所得の不確実性（変動）が大きいのであれば、予備的貯蓄動機を有する世帯の貯蓄率はボーナスの存在によって高まるかもしれない。マッケンジー(1992)は、ボーナス所得と非ボーナス所得の貯蓄への影響が異なる理由として、各所得の不確実性及びデータ形成過程が違うことや流動性制約の存在を挙げている $ ^{13} $ 。

### 3.3 基本モデル定式化

以上の予備的考察を踏まえて、ここでは以下の貯蓄率関数を推定する。被説明変数はそれぞれの世帯の家計貯蓄率 $ SR_{it} $ である。添え字 i は個別世帯を、t は時点を示す。

$$ \begin{aligned}SR_{it}&=\alpha_{0}+\sum_{t}\alpha_{t}\cdot TimeDum_{t}+\beta\cdot BonusDum_{it}\\&+\sum_{J}\gamma_{1J}\cdot Age(J)Dum_{it}+\gamma_{2}\cdot OldLifeDum_{t}+\sum_{K}\gamma_{3K}\cdot\mathsf{Resid}(K)Dum_{it}\\&+\gamma_{4}\cdot BorrowDum_{t}+\gamma_{5}\cdot RiskDum_{t}+\gamma_{6}\cdot GoalSave_{it}\\&+\omega_{1}\cdot\ln AnnualIncome_{it}+\omega_{2}\cdot\ln FAssets_{it}+\omega_{3}\cdot Family_{it}+\omega_{4}\cdot Family_{it}^{2}\\&+\omega_{5}\cdot DoubleIncomeDum_{it}+\omega_{6}\cdot WorkerDum_{it}+\varepsilon_{it}\\ \end{aligned} $$

本研究の最大の関心は、ボーナス・ダミー変数（ $ BonusDum_{it} $ ）にかかる係数βの大きさと統計的有意性である。もしボーナス制度の存在が家計貯蓄率を引き上げているなら、βは有意に正となる。

説明変数のうち、 $ TimeDum_{t} $ は、金利や景気のマクロ変動をとらえる時点ダミー変数（1992年から2002年の各年に対応）である。また、係数 $ \gamma $ がかかった一連の変数は、3.1 項で説明したコントロール変数である。 $ Age(J)Dum_{it} $ は、世帯主の年齢階層（10歳刻み、J=30,40,50,60,70）に対応するダミー変数、 $ OldLifeDum_{it} $ は「老後の暮らしに対する考え」の設問から作成したダミー変数（老後暮らしが心配とする回答を1とする） $ Resid(K)Dum_{it} $ は「住居の状況」で自己購入の持
家を基準に相続・贈与の持家、親族との同居（非持家）、民間賃貸の家、公営賃貸の家、官舎・社宅、借間のそれぞれを区別するダミー変数を設定している。また、 $ BorrowDum_{it} $ は借入金のダミー（借入金を有する世帯を1とする）、 $ RiskDum_{it} $ は元本保証重視ダミー（元本保証を重視すると回答した世帯を1とする）、 $ GoalSave_{it} $ は目標貯蓄額・年収比率である。

さらに、世帯属性調整するため、係数 $ \omega $ がかかったいくつかの変数も説明変数に加えている。具体的には、世帯の年収（ $ AnnualIncome_{it} $ ）と世帯の貯蓄残高（ $ Fassets_{it} $ ）と世帯人員数とその2乗（ $ Family_{it} $ 、 $ Family_{it}^{2} $ ）と共働させ帯ダミー（ $ DoubleIncomeDum_{it} $ ）及び勤労者世帯ダミー（ $ WorkerDum_{it} $ ） $ ^{14} $ である。

### 3.4 推定結果

ここでは上記モデルについて、2通りの推定方法で回帰を行う。1つ目は、(A)式に単純に最小2乗法を適用したものである。2つ目は、ボーナスの受領自体が内生的に決まっており、貯蓄率決定との同時性の問題が推定結果を歪めている可能性に配慮して、はじめにボーナスの受領確率を推定した上で、貯蓄率関数を推定する2段階推定法を用いた結果である。推定係数が少数の異常値によって大きく影響を受けるのを回避するため、1人当たり消費が50万円に満たない世帯、及び貯蓄率の絶対値が90%を超える世帯は推定標本から除いた $ ^{15} $ 。

## (1) 単純に最小 2 乗法を適用した場合

はじめに最小2乗法の結果を見よう（表2）。「ボーナス仮説」の先行研究の多くは、単純に最小2乗法を適用したものが多い。しかしボーナス変数を説明変数とする貯蓄率関数に最小2乗法を用いると、同時性からバイアスを生じる可能性がある。その意味で最小2乗法で得られた結果によって「ボーナスの貯蓄率押し上げ効果」を評価することには問題があるが、先行研究の追試の意味があろう。

まず全世帯の場合の推定結果を示したのが表2の左側である。ボーナス・ダミーの係数βを見ると、推定係数は2.1で統計的にも有意である。文字通りに受け取れば、ボーナスの存在で世帯貯蓄率は約2.1%高まる $ ^{16} $ 。世帯主年齢階級別のダミーを見ると、比較的若い世代の貯蓄率が高く、高齢層で貯蓄率が低い。
高齢層で貯蓄率が低いことはライフサイクル仮説とも整合的ではあるが、60歳台、70歳台の貯蓄率が50歳台よりやや高くなっていることには違和感があるかもしれない。これは、無職世帯を標本から落としていることの影響だろう。次に、老後の暮らし懸念ダミーの係数は、解釈が困難だが、マイナスで有意となった。住居ダミーについては、持家世帯（特に自己購入）の貯蓄率が高く、賃貸世帯の場合は4-6%低い。借入金ダミーがプラスで有意になっていることとあわせると、ローン返済による強制貯蓄が貯蓄率を高めている可能性があるう。リスク回避の代理変数である元本保証重視ダミーの係数は、プラスだが有意にはならなかった。目標貯蓄額・年収比の係数はプラスだが有意にならなかった。その他の世帯属性変数の係数をみると、年収（対数値）と貯蓄残高（対数）がプラス、世帯人員数はマイナスだが2乗の項がプラス、共働きダミーはプラス、勤労者ダミーはマイナスで、いずれも統計的に有意であった。

次に、勤労者世帯にサンプルを限って推定したのが、表２の右側である。ボーナス・ダミーの係数βは3.1で統計的にも有意である。文字通りに受け取れば、ボーナスの存在で勤労者世帯の貯蓄率は約3.1%高まる $ ^{17} $ 。その他の説明変数の結果については、全世帯の場合とほぼ同じである。

## (2) 同時性に考慮した 2 段階推定

しかし最小二乗法の推定結果にはバイアスが含まれているかもしれない。例えば次のような可能性である。今、たまたまある世帯iの勤務する会社のt期の業績が、時点ダミーでコントロールされているマクロの状況とは独立に良好で、例年は支払っていないボーナスの支給を急に決めたとする。この場合、ボーナスを受け取った世帯iは、それを変動所得と理解すると、恒常所得仮説の下では、大部分貯蓄に回すだろう。こうした場合、(A)式の攪乱項\varepsilon_{it}はプラスとなって、明らかにボーナス受領ダミーと正の相関を生じるから、βの推定値にバイアスが生じてしまう。したがって、「ボーナスの貯蓄率押し上げ効果」を正しく評価するには、この同時性の問題を考慮に入れる必要がある $ ^{18} $ 。

本稿でのボーナス変数は離散的ダミー変数であるため、ボーナス受領確率について追加操作変数を含めてプロビット・モデルを推定し、その推定確率をモデル(A)のボーナス・ダミーに置き換える2段階推定を行ってみた。1段階目のプロビット・モデルの定式化は以下のようになる。
$$ \begin{aligned}Pr ob&(BonusDum_{it}=1)=a_{0}+\sum_{t}a_{t}\cdot TimeDum_{t}\\&+\sum_{J}e_{1J}\cdot Age(J)Dum_{it}+e_{2}\cdot OldLifeDum_{it}+\sum_{K}e_{3K}\cdot Re sid(K)Dum_{it}\\&+e_{4}\cdot BorrowDum_{it}+e_{5}\cdot RiskDum_{it}+e_{6}\cdot GoalSave_{it}\\&+f_{1}\cdot\ln AnnualInco me_{it}+f_{2}\cdot\ln Fassets_{it}+f_{3}\cdot Family_{it}+f_{4}\cdot Family^{2}_{it}\\&+f_{5}\cdot DoubleInco meDum_{it}+\sum_{I}g_{I}\cdot Job(I)Dum_{it}\end{aligned} $$

定式化の $ f_{4} $ 部分までの説明変数は、ボーナス・ダミーを除けば(A)式と同じである。最後の勤労者ダミー部分のみ、ボーナスの有無に関する職種の重要性に鑑み、細かな職業に対応するダミー変数（農林業者が基準、6つのダミーで自营業、事務系職員、労務系職員、管理職、自由業、その他を区分）に置き換えた（これが追加の操作変数に当たる） $ ^{19} $ 。プロビット・モデルの推計結果を見ると（表3(1)）予想される通り、事務系職員、労務系職員、管理職等の勤労者のボーナス受領率が有意に高い。

表 3(2)が、上記の推定プロビット・モデルの推定確率でボーナス受領ダミーを置き換えた 2 段階目の推定結果である。まず全世帯の場合をみると、ボーナスの係数の大きさは表 2 の場合とほとんど同じであるものの、統計的有意性が失われている。つまりボーナスの受け取りが家計貯蓄率を有意に引き上げているとは結論付けられない。一方、勤労者世帯を見ると、ボーナスの係数は表 2 に比べるとかなり大きい。文字通り受け取れば、ボーナス制度の存在によって、勤労者世帯の貯蓄率は 14% 程度も引き上げられ、かなり大きな効果を持つという結論になる。

### 3.5 逆因果の可能性

上記の結果に基づけば、ボーナス制度の存在は、少なくとも勤労者世帯については家計貯蓄率を押し上げる効果をもったということになる。次に、この結果の頑健性を確認するために、流動性制約の存在が与える影響を検証する意味で、貯蓄率が正の標本（少なくともそうした世帯では、流動性制約によって消費が抑制されている可能性はないと考えた）に限定して回帰(A)、(B)を試みた。

本研究で利用するサンプルの 14% 弱は貯蓄率がゼロないしマイナスとなっているが、それらを除いても総標本数は 16,000 近い。もし流動性制約に関係なくボーナスが貯蓄率を押し上げているなら、貯蓄率正の標本に限定しても当然にボーナス変数の係数は有意に正が期待できる。しかし表 4 の推定結果によれば、
ボーナス変数の係数は、最小2乗法では有意性を失い、2段階推定の場合には全世帯ではマイナス、勤労者世帯に限っても有意でなくなっている。つまり、全体のサンプルの9割近くが残っているにもかかわらず、ボーナスの貯蓄押し上げ効果は検出されなくなった。

しかし貯蓄率がゼロないしマイナスでも一定額の流動資産を保有している世帯では流動性制約の問題は生じないと考えられる。ところが、サンプル除外の基準を「貯蓄率≤0 & 流動資産≤x」という形に変更した場合、xをかなり高水準にしない限り、回帰結果は表2ないし表3に近づく。したがって、こうした結果がもたらされたのは、流動資産の有無ではなく、貯蓄率がプラスかマイナスかによることになる。

そこでボーナスを受け取っているかどうかで 2 つのグループに分けて、貯蓄率がプラスかマイナスかを確認したところ、推定に用いたサンプルでは、貯蓄率がゼロないしマイナスである割合は、ボーナスを受け取った世帯では 12%、受け取っていない世帯では 20% となることがわかった。つまり、ボーナスを受け取っていない世帯で、貯蓄率がゼロないしマイナスと回答している世帯が不均等に多い。この事実と「貯蓄率がプラスのサンプルではボーナスの貯蓄率押上げ効果は見られない」という事実を併せると、ボーナス受領は貯蓄率の符号（2 択）を決める形で貯蓄と関係しており、貯蓄率を線形に引き上げるわけではないということになる。

では、貯蓄率の符号とボーナス受領の関係は、「ボーナス制度の存在が世帯貯蓄を有意に引き上げる」という仮説を支持するだろうか。ここでの材料だけで結論は下せないが、ボーナス受領の有無が貯蓄率の符号を決める、あるいはボーナス受領が原因で貯蓄率の符号が結果であると考える理屈は簡単ではない。もし貯蓄率がプラスの場合のサンプルに限定した場合でもボーナス受領と貯蓄率に正相関が見出せているのならまだしも、そうでない下で、ボーナスを貰わない世帯の貯蓄率だけがマイナスになるとは考え難いからである。この場合、むしろ、貯蓄をしない（ないし取り崩すと回答する）タイプの人が、ボーナスのない職種を選択しているという可能性があるう。あるいは貯蓄率の符号と職種の選択の両方に作用する第3の変数があるかもしれない。そうした下では、ボーナス変数にかかる正の係数は見せかけの相関に過ぎないことになる。ミクロ・データを用いてボーナス仮説の決着を図るには、そうした点への一層の詰めが欠かせない。

### 4. 終わりに

本論文では、金融広報中央委員会が毎年行っている「家計の金融資産に関する世論調査」の個票を活用し、90年代以降のミクロ・データ（横断面）に基づ
いて「ボーナス制度の存在が世帯貯蓄を有意に引き上げる」という仮説の検証を試みた。実証分析の結果わかった事実は以下の通りである。

(1) ミクロデータを見る限り、ボーナス受領世帯の平均貯蓄率は、ボーナス非受領世帯より高い。

(2) 複数要因をコントロールした上で、貯蓄率をボーナス受領ダミーに単純回帰すると、先行研究と整合的なプラスの係数、つまりボーナスを受け取った世帯ほど、貯蓄率が高いという結果になる。この結果は、ボーナスの受け取りと貯蓄率の同時性に一定の配慮をしても変わらず確認できる。

(3) (2)までの結果は、ボーナスを受け取っていない世帯の貯蓄率がゼロないしマイナスの世帯が不均等に多いという事実に依拠している。

上記の結果からボーナス仮説をどう評価するかは、(3)で指摘した現象がボーナスから貯蓄行動への因果の存在により生じていると考えるか、それとも逆方向の因果、ないし両者に作用する第3の要因があると考えるかに依存することになる。本稿で示すことができた材料だけでこの判断を下すことは難しいが、少なくともボーナス仮説の検証は、多くの先行研究が試みているようなマクロ時系列分析などだけでは難しいということがわかった $ ^{20} $ 。

今後は、より精緻に設計されたパネル調査（ないし1回限りの調査の場合、平年度についても聞く等の工夫を凝らした調査）に基づくミクロデータでの検証が求められよう。ボーナスのある職業に就く人間とボーナスのない職業に就く人間では本来属性が異なっており、その属性の違いが貯蓄率の違いを生み出している可能性を考えると、ボーナス仮説（制度の存在が貯蓄率を押し上げるか否か）の厳密な検証は横断面データでは行い得ず、同一人を複数時点繰り返し観察したパネルデータが必要になることは明らかだろう。さらに、ボーナス仮説のより精緻な研究のためには、同一人物が、ボーナスを受ける環境と受けない環境の両方を体験する標本が不可欠となる。こうしたデータによって、これまで議論が重ねられてきた日本のかつての高い貯蓄率について、知見が深まるとともに、最近低下してきている家計貯蓄率の背景についても、洞察を得ることができるようになることは間違いない。
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