Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
##### 7.2.2. 物財産業部門によるサービス投入誘発係数・サービス内部生産誘発係数

本節では、中間投入を通じた物財からサービスへの生産波及効果をみていくことにしよう。ここでは、各物財産業部門に1単位の需要を与えたときに、物財産業内部の生産波及がサービス産業部門からのサービス投入の誘発をもたらす効果、および各物財産業部門に1単位の需要を与えたときに、それがサービス産業内部の生産を誘発する効果を取り上げる。前者の効果は物財産業部門によるサービス投入誘発係数 $ B_{1} $ によって示され、後者の効果は物財産業部門によるサービス内部生産誘発係数 $ T_{2} $ によって示される。計測結果は表7-2で示してある。

情報通信産業4部門のうち、物財産業部門に属するのは、情報・通信機器のみであるため、情報・通信機器が起点となって、サービス産業部門の生産を誘発する効果をみてみよう。そのために、表7-2の列和をみると、情報・通信機器のサービス投入誘発係数の列和（0.458）は、物財産業30部門の平均（0.394）を上回っている。それゆえ、情報・通信機器を起点とし、物財産業内部の生産波及を経由したサービス投入の誘発効果は大きい。他方で、情報・通信機器のサービス内部生産誘発係数の列和（0.334）は、物財産業30部門の平均（0.334）とほぼ同じであり、情報・通信機器を起点とし、サービス産業内部の生産を誘発する効果は他の物財産業並みである。このような結果の差が出た理由は、表5-1が示すように、最初の生産波及のインパクトを示す情報・通信機器の中間投入において、電子部品等、物財の投入比が大きいためである。

次に、物財を起点とし、サービスを終点とする効果を、効果を受けるサービス産業部門の視点からみてみよう。情報通信産業4部門のうち、サービス産業部門に属するのは、通信、放送、その他の情報通信である。ここでは、この3部門についてみていくが、この3部門が受ける各物財産業部門を起点とした生産波及効果の総計をみるためには、表7-2の行和をみればよい。

物財産業部門によるサービス投入誘発係数の行和からみていくと、通信の行和(0.214)、放送の行和(0.014)、その他の情報通信の行和(0.337)は、サービス産業30部門の平均(0.394)を下回っている。それゆえ、物財産業を起点とし、物財産業内部の生産波及を経て受ける情報通信関連のサービス投入は小さい。ちなみに、このような波及の影響を大きく受けるサービス産業部門は、卸売や運輸等、ジェネラル・インプット的な性格をもつ産業である。

物財産業部門によるサービス内部生産誘発係数の行和をみると、通信の行和（0.310）と放送の行和（0.102）がサービス産業30部門の平均（0.334）を下回っているが、その他の情報通信の行和（0.533）は、サービス産業30部門の平均を上回っている。その他の情報通信の数値が大きい理由としては、このサービスがサービス産業内部で幅広く購入され、サービス産業内でのジェネラル・インプット的な性格をもっていることが考えられる。
表7-2 物財産業部門によるサービス投入誘発係数・サービス内部生産誘発係数

サービス投入誘発係数B1	サービス内部生産誘発係数T2
列和	1	農林水産業	0.242	0.178
2	鉱業	0.494	0.646
3	飲食料品	0.300	0.241
4	繊維製品	0.379	0.281
5	パルプ・紙・木製品	0.359	0.274
6	印刷・製版・製本	0.265	0.231
7	化学製品	0.419	0.263
8	医薬品	0.462	0.535
9	石油・石炭製品	0.368	0.076
10	窯業・土石製品	0.373	0.341
11	鉄鋼・非鉄金属	0.357	0.159
12	金属製品	0.306	0.227
13	一般機械	0.362	0.264
14	電気機械	0.420	0.341
15	情報・通信機器	0.458	0.334
16	電子部品	0.437	0.318
17	輸送機械	0.407	0.198
18	精密機械	0.376	0.326
19	医療用機械器具	0.389	0.297
20	その他の製造工業製品	0.386	0.297
21	住宅建築	0.329	0.297
22	非住宅建築	0.343	0.314
23	建設補修	0.321	0.275
24	公共事業	0.372	0.369
25	その他の土木建設	0.342	0.306
26	電力	0.353	0.302
27	ガス・上水道	0.304	0.214
28	廃棄物処理・下水道	0.288	0.294
29	事務用品	0.540	0.372
30	分類不明	1.082	1.443
列平均	0.394	0.334
行和	31	卸売	2.613	1.734
32	小売	0.207	0.195
33	金融・保険	1.710	1.596
34	不動産	0.155	0.241
35	運輸	2.540	1.738
36	通信	0.214	0.310
37	放送	0.014	0.102
38	その他の情報通信	0.337	0.533
39	広告	0.386	0.355
40	リース・サービス	0.471	0.492
41	その他の対事業所サービス	1.353	1.492
サービス投入誘発係数B_{1}	サービス内部生産誘発係数T_{2}
42	娯楽サービス	0.001	0.011
43	飲食店	0.000	0.000
44	その他の対個人サービス	0.013	0.020
45	公務(中央)	0.142	0.115
46	公務(地方)	0.202	0.164
47	教育	0.019	0.016
48	研究	1.397	0.846
49	医療(国公立)	0.000	0.000
50	医療(公益法人等)	0.000	0.000
51	医療(医療法人等)	0.000	0.000
52	保健衛生	0.000	0.000
53	社会保险事業(国公立)	0.000	0.000
54	社会保险事業(非営利)	0.000	0.000
55	社会福祉(国公立)	0.000	0.000
56	社会福祉(非営利)	0.000	0.000
57	社会福祉(産業)	0.000	0.000
58	介護(居宅)	0.000	0.000
59	介護(施設)	0.000	0.000
60	その他の公共サービス	0.065	0.055
行平均	0.394	0.334

注）出所：医療経済研究機構(2010)

##### 7.2.3. サービス産業部門による物的投入誘発係数・物的内部生産誘発係数

本節では、7.2.2.節とは逆の方向、すなわち中間投入を通じたサービスから物財への生産波及効果をみていくことにしよう。ここでは、各サービス産業部門に1単位の需要を与えたときに、サービス産業内部の生産波及が物財産業部門からの物財投入を誘発する効果、および各サービス産業部門に1単位の需要を与えたときに、それが物財産業内部の生産を誘発する効果を取り上げる。前者の効果はサービス産業部門による物的投入誘発係数 $ T_{1} $ によって示され、後者の効果はサービス産業部門による物的内部生産誘発係数 $ B_{2} $ によって示される。計測結果は表7-3で示してある。

情報通信産業4部門のうち、サービス産業部門に属するのは、通信、放送、その他の情報通信である。これらの3部門が起点となって、物財産業部門の生産を誘発する効果をみてみよう。そのために、表7-3より、サービス産業部門による物的投入誘発係数の列和をみると、通信の列和（0.097）、放送の列和（0.142）、その他の情報通信の列和（0.154）は、サービス産業30部門の平均（0.164）を下回っている。それゆえ、情報通信関連のサービス3部門がサービス産業内部の生産波及を通じて物財の投入を誘発する効果は小さい。
次に、表7-3より、サービス産業部門による物的内部生産誘発係数の列和をみてみよう、通信の列和（0.087）、放送の列和（0.113）、その他の情報通信の列和（0.176）は、サービス産業30部門の平均（0.220）を下回っている。したがって、情報通信関連のサービス3部門が物財産業内部の生産波及を誘発する効果は小さい。

以上のように、情報通信関連のサービス 3 部門から物財への生産波及効果は小さいが、これは、表 5-2 から表 5-4 が示すように、生産波及の最初のインパクトを示す中間投入比において、情報通信関連のサービス 3 部門それぞれにおける物財の投入比の低さが影響していることが考えられる。

ここで、視点を変えて、サービスを起点とし、物財を終点とする効果を、効果を受ける物財産業部門の視点からみてみよう。情報通信産業4部門のうち、物財産業部門に属するのは、情報・通信機器のみである。ここでは、情報・通信機器についてみていくが、情報・通信機器が受ける各サービス産業部門を起点とした生産波及効果の総計をみるためには、表7-3の行和をみればよい。

サービス産業部門による物的投入誘発係数の行和からみていくと、情報・通信機器の行和（0.018）は、物財産業30部門の平均（0.164）を下回っている。それゆえ、サービス産業を起点とし、サービス産業内部の生産波及を経て受ける情報・通信機器の投入は小さい。ちなみに、このような波及の影響を大きく受ける物財産業部門は、医薬品、飲食料品、印刷・製版・製本、電力等である。

サービス産業部門による物的内部生産誘発係数の行和をみていくと、情報・通信機器の行和（0.014）は、物財産業30部門の平均（0.220）を下回っている。したがって、サービス産業を起点とし、物財産業内部の生産波及を経て受ける情報・通信機器への生産波及効果は小さい。ちなみに、このような波及の影響を大きく受ける物財産業部門は、サービス産業部門による物的投入誘発係数の場合とほぼ同じであるが、これらの部門に加え、化学製品やパルプ・紙・木製品が上位に来ている。これは、物財産業内部の生産波及によるものである。

表7-3 サービス産業部門による物的投入誘発係数・物的内部生産誘発係数

物的投入誘発係数T1	物的内部生産誘発係数B2
列和	31	卸売	0.084	0.080
32	小売	0.129	0.157
33	金融・保険	0.085	0.071
34	不動産	0.065	0.089
35	運輸	0.225	0.306
36	通信	0.097	0.087
37	放送	0.142	0.113
38	その他の情報通信	0.154	0.176
39	広告	0.157	0.102
物的投入誘発係数T1	物的内部生産誘発係数B2
40	リース・サービス	0.076	0.057
41	その他の対事業所サービス	0.194	0.346
42	娯楽サービス	0.147	0.190
43	飲食店	0.358	0.566
44	その他の対個人サービス	0.182	0.266
45	公務(中央)	0.216	0.390
46	公務(地方)	0.112	0.147
47	教育	0.083	0.112
48	研究	0.218	0.297
49	医療(国公立)	0.293	0.401
50	医療(公益法人等)	0.256	0.346
51	医療(医療法人等)	0.272	0.364
52	保健衛生	0.145	0.211
53	社会保险事業(国公立)	0.136	0.163
54	社会保险事業(非営利)	0.135	0.150
55	社会福祉(国公立)	0.158	0.236
56	社会福祉(非営利)	0.171	0.261
57	社会福祉(産業)	0.171	0.262
58	介護(居宅)	0.140	0.213
59	介護(施設)	0.167	0.255
60	その他の公共サービス	0.151	0.198
列平均	0.164	0.220
行和	1	農林水産業	0.127	0.305
2	鉱業	0.000	0.337
3	飲食料品	0.481	0.601
4	繊維製品	0.127	0.169
5	パルプ・紙・木製品	0.299	0.495
6	印刷・製版・製本	0.453	0.369
7	化学製品(除く医薬品)	0.129	0.507
8	医薬品	0.575	0.593
9	石油・石炭製品	0.342	0.349
10	窯業・土石製品	0.034	0.080
11	鉄鋼・非鉄金属	0.011	0.231
12	金属製品	0.045	0.156
13	一般機械	0.130	0.078
14	電気機械	0.041	0.038
15	情報・通信機器	0.018	0.014
16	電子部品	0.076	0.103
17	輸送機械	0.220	0.227
18	精密機械	0.011	0.008
19	医療用機械器具	0.061	0.060
20	その他の製造工業製品	0.270	0.407
物的投入
誘発係数T1	物的内部
生産誘発係数B2
21	住宅建築	0.000	0.000
22	非住宅建築	0.000	0.000
23	建設補修	0.329	0.326
24	公共事業	0.000	0.000
25	その他の土木建設	0.000	0.000
26	電力	0.414	0.465
27	ガス・上水道	0.194	0.208
28	廃棄物処理・下水道	0.204	0.199
29	事務用品	0.098	0.083
30	分類不明	0.234	0.203
行平均	0.164	0.220

注）出所：医療経済研究機構(2010)

### 8. 結論

本研究では、データとしては2005年産業連関表を用い、分析モデルとしては宮澤が開発した物財産業・サービス産業の相互交流モデルを用いて、現在の日本経済を特徴づける「サービス化」と「情報化」の関わりを産業連関、すなわち産業間取引の観点から分析した。最後に、得られた結論をまとめておこう。ただし、以下の結論は、各産業部門に平等に1単位の需要を与えたときに得られる結論であり、本研究で分析対象としている情報化に関連した産業は、産業連関表でいう情報通信産業であることに留意されたい。

情報・通信機器は、各産業に与える生産誘発効果の高い産業であるが、各産業から受ける生産誘発の効果が低い産業である。サービスよりも物財との関わりの強い産業であり、サービス産業から受ける生産波及効果は小さい。ただし、この結論は、中間投入すなわち中間財の取引を通じた効果であり、最終財である資本財としての取引も含めると、サービス産業から受ける生産波及効果はかなりの大きさになる可能性があることに留意されたい。なお、2000年から2005年にかけて、情報・通信機器のアジアへの生産拠点の移転が進んでいるが、アジアの経済発展と円高傾向が続けば、今後も情報・通信機器のアジアへの生産拠点の移転も続く可能性がある。

通信は、各産業に与える生産誘発効果の低い産業であるが、各産業から受ける生産誘発効果が高い産業である。サービスがサービスを呼ぶサービス内部の増殖効果に関しては、通信はその起点としての効果、その終点としての効果のいずれも高い。通信はサービス産業と関わりの強い産業である。通信と物財産業との関わりについては、生産誘発を与える効果、生産誘発を受ける効果ともに小さい。

放送は、各産業に与える生産誘発効果の高い産業であるが、各産業から受ける生産誘発の効果が低い産業である。放送とサービス化との関連に関しては、サービスがサービスを
呼ぶサービス内部の増殖効果の起点としての効果も終点としての効果も大きいが、とりわけ起点の効果が大きい（サービス産業30部門中で2位）。したがって、放送はサービス化の起点としてサービス化を強く牽引している。放送と物財産業との関わりについては、生産誘発を与える効果、生産誘発を受ける効果ともに小さい。

その他の情報通信は、各産業に与える生産誘発効果の低い産業であるが、各産業から受ける生産誘発の効果が高い産業である。とりわけ、後者の効果はかなり大きい。その他の情報通信とサービス化との関連に関しては、サービスがサービスを呼ぶサービス内部の増殖効果の起点としての効果も終点としての効果も大きいが、とりわけ終点の効果が大きい（サービス産業30部門中で2位）。その他の情報通信と物財産業との関わりについては、物財産業を起点として、サービス産業内部の生産波及を通じて受ける効果は大きい。その他の情報通信は、サービス産業との関わりが強く、サービス産業のジェネラル・インプット的な財と位置づけられる。それゆえ、サービス化によって強く牽引される産業である。

通信、放送、その他の情報通信はサービス産業であり、輸出入が困難なので、グローバル化が進んでも、今後も日本に残る産業である。これらの産業は、サービス産業との関連が強く、サービス化の起点および終点としてサービス化に大きく関係している。とりわけ、放送は起点としての効果が大きく、その他の情報通信は終点としての効果が大きい。今後の日本において、情報通信産業は成長産業の1つとみなされているので、経済における「情報化」と「サービス化」は相互に密接な関係を保ちながら、今後も進展していくであろう。

なお、本研究は、2005年時点での情報化とサービス化との関連を産業連関の観点から分析したものである。情報化とサービス化との関連の時系列的な変化に関しては、5年ごとになされる産業連関表のデータの公表を待って明らかにしていく予定である。

## 参考文献

明石芳彦「経済サービス化・ソフト化の現状と概念・インパクト」中野安・明石芳彦編著『経済サービス化と産業展開』東京大学出版会,1991.

医療経済研究機構『医療と福祉の産業連関分析研究』1999.

医療経済研究機構『医療と福祉の産業連関に関する分析研究』2004.

医療経済研究機構『医療と介護・福祉の産業連関に関する分析研究』2010.

国則守生「投入産出構造の変化とサービス化の進展」国則守生・高橋伸彰『設備投資と日本経済』東洋経済新報社, 1984.

総務省『平成17年産業連関表－総合解説編－』2009.

総務省『平成17年産業連関表－計数編（1）－』2009.

総務省『平成17年産業連関表－計数編（2）－』2009.

塚原康博「サービス経済化の産業連関分析」『日本経済政策学会年報』1998, No. 46, pp. 137-144.
塚原康博『高齢社会と医療・福祉政策』東京大学出版会,2005.

広松毅・大平号声『情報経済のマクロ分析』東洋経済新報社,1990.

福田義孝「就業・雇用構造からみた経済サービス化」中野安・明石芳彦編著『経済サービス化と産業展開』東京大学出版会,1991.

宮澤健一『経済構造の連関分析』東洋経済新報社, 1963.

宮澤健一編『医療と福祉の産業連関』東洋経済新報社, 1992.

村上泰亮・高島忠「日本の情報産業」篠原三代平・馬場正雄編『現代産業論1産業構造』日本経済新聞社, 1973.

Hewings, G.J.D., Sonis, M., Madden, M. and Kimura, Y. eds. Understanding and Interpreting Economic Structure, Springer-Verlag, 1999.

Miyazawa, K. “Foreign Trade Multiplier, Input-Output Analysis and the Consumption Function,” Quarterly Journal of Economics, 1960, Vol. 74, Issue 1, pp. 53-64.

Miyazawa, K. Input-Output Analysis and the Structure of Income Distribution, Springer-Verlag, 1976.
## 国の債権に係る情報の公表

内閣府(一般会計)

※沖縄総合事務局を含む

歳入金債権の発生額及び消滅額等の推移

(单位:百万円)

平成22年度	平成23年度	平成24年度
管理对象債權額	消滅額	管理对象債權額	消滅額	管理对象債權額	消滅額
前年度以前発生未消滅債權分	本年度発生分	前年度以前発生分	本年度発生分	前年度以前発生未消滅債權分	本年度発生分	前年度以前発生分	本年度発生分	前年度以前発生未消滅債權分	本年度発生分	前年度以前発生分	本年度発生分
うち不納欠損額	うち不納欠損額	うち不納欠損額	うち不納欠損額	うち不納欠損額
合 計	17,023	16,152	871	876	19	0	856	-	16,860	16,156	704	3,846	3,157	4	688	-	14,115	13,007	1,103	4,229	3,141	-
備 考	(主な管理对象債權額)財団法人総合研究開発機構貸付金債権 15,550百万円	(主な消滅額)不動産売払代債権 481百万円公務員宿舍使用料債権 253百万円	(主な管理对象債權額)財団法人総合研究開発機構貸付金債権 15,550百万円	(主な消滅額)財団法人総合研究開発機構貸付金債権 3,110百万円不動産売払代債権 316百万円公務員宿舍使用料債権 250百万円	(主な消滅額)財団法人総合研究開発機構貸付金債権 3,110百万円不動産売払代債権 735百万円公務員宿舍使用料債権 236百万円

※消滅額の項中「うち不納欠損額」は、歳入徴収官事務規程（昭和二十七年大蔵省令第百四十一号）第二十七条第一項各号に該当する金額の合計額であり、消滅額の内数。
## 国の債権に係る情報の公表

内閣府(一般会計)

※沖縄総合事務局を含む

歳入金債権の年度末現在額の推移

(单位:百万円)

平成22年度末現在額	平成23年度末現在額	平成24年度末現在額

※計数はそれぞれ単位未満切り捨てによっているので、端数において合計とは合致しないものがある。
所管·組織·項·事項	目 の 区 分	平成26年度成立算額(千円)	補 正 予 定	改平成26年度予定額(千円)	積 算 内 訳
追加額(千円)	修正減少額(千円)	差 引 額(千円)
52(農林水産省共通)
95(農林水産省一般行政に必要な経費)	03-01 管理職手当外2目細	14,616	0	0	0	14,616
95089-111-05 子どものための金銭の給付	4,920	0	△	1,265	3,655
95061-115-16 国家公務員共済組合負担金	24,375	0	△	2,523	21,852
95061-123-09 庁 費 外 1 目	9,864	0	0	0	9,864
53 環境省共通費
95 環境省一般行政に必要な経費	5,606,731	0	△	362,021	5,244,710
95016-111-02 職 員 基 本 給	2,081,569	0	△	205,378	1,876,191
02-01 職 員 俸 給	1,943,380	0	△	171,608	1,771,772
02-02 扶 養 手 当	74,178	0	△	20,801	53,377
02-03 地 域 手 当	64,011	0	△	12,969	51,042
95016-111-03 職 員 諸 手 当	890,833	0	△	107,739	783,094
03-01 管理 職 手 当	24,606	0	△	450	24,156
03-04 特殊勤務手当	56,065	0	△	26,735	29,330
03-07 期 末 手 当	472,709	0	△	69,695	403,014
03-08 勤 勉 手 当	242,535	0	△	7,488	235,047
03-13 管理職員特別勤務手当	3,592	0	△	3,371	221
03-03 通勤手当外4目細	91,326	0	0	0	91,326
95089-111-05 子どものための金銭の給付	22,670	0	△	10,875	11,795
95016-115-16 国家公務員共済組合負担金	401,481	0	△	38,029	363,452
95016-129-06 諸 謝 金 外 6 目	2,210,178	0	0	0	2,210,178
54 法務行政復興政策費	1,700,706	0	△	792,722	907,984
95 保護観察等に必要な経費	28,870	0	0	0	28,870
95 登記事務処理に必要な経費	1,671,836	0	△	792,722	879,114
所管·組織·項·事項	目 の 区 分	平成26年度成立 算 額(千円)	補 正 予 定	改平成26年度予 定 額(千円)	積 算 内 訳
追加 額(千円)	修正減少額(千円)	差 引 額(千円)
65(防衛復興政策費)	航空機購入費
35(武器車両等の購入に必要な経費)	35030-123-09 武器購入費外1目	1,018,911	0	0	0	1,018,911
35航空機の購入に必要な経費	35030-124-15 航空機購入費	6,148,873	11,082	0	11,082	6,159,955
(その他の事項)	13,461,543	0	0	0	13,461,543
東日本大震災復興治水事業工事諸費
東日本大震災復興に係る治水事業工事諸費に必要な経費	119,111	0	△	7,437	111,674
41051-201-02 職 員 基 本 給	67,009	0	△	5,062	61,947
02-01 職 員 俸 給	60,593	0	△	4,364	56,229
02-02 扶 養 手 当	4,011	0	△	637	3,374
02-03 地 域 手 当	2,405	0	△	61	2,344
41051-201-03 職 員 諸 手 当	28,045	0	△	1,796	26,249
03-07 期 末 手 当	15,737	0	△	1,175	14,562
03-11 住 居 手 当	993	0	△	621	372
03-03 通勤手当外3目細	11,315	0	0	0	11,315
41089-111-05 子どものための金銭の給付	1,245	0	△	230	1,015
41051-205-16 国家公務員共済組合負担金	14,274	0	△	349	13,925
41051-203-09 庁 費 外 1 目	8,538	0	0	0	8,538
東日本大震災復興道路整備事業工事諸費
東日本大震災復興に係る道路整備事業工事諸費に必要な経費	713,000	0	△	16,726	696,274
42052-201-02 職 員 基 本 給	256,994	0	△	12,650	244,344
02-01 職 員 俸 給	236,748	0	△	8,218	228,530
02-02 扶 養 手 当	13,418	0	△	2,524	10,894
所管·組織·項·事項	目 の 区 分	平 成 26 年 度 成立 予 算 額 (千円)	補 正 予 定	改平成26年度予 定 額 (千円)	積 算 内 訳
追 加 額(千円)	修正減少額(千円)	差 引 額(千円)
75(東日本大震災復興港湾整備事業工事諸費	双葉地方広域市町村圈組	80/100
43(東日本大震災復興に係る港湾整備事業工事諸費に必要な経費)	43052-203-09 庁 費 外 1 目	20,499	0	0	0	20,499
36(東日本大震災災害復旧等事業費	512,205,362	1,832,000	0	1,832,000	514,037,362
49(廃棄物処理施設災害復旧事業に必要な経費)	49088-825-00 廃棄物処理施設災害復旧事業費補助	0	1,832,000	0	1,832,000	1,832,000
(その他の事項)	512,205,362	0	0	0	512,205,362
(その他の項)	1,073,522,497	0	0	0	1,073,522,497
財 務 省
財 務 本 省	692,083,695	724,675,444	△ 505,195,651	219,479,793	911,563,488
01復興債費	92,083,695	724,675,444	△ 55,195,651	669,479,793	761,563,488
20一般会計から受け入れた決算上の剩余金の国債整理基金特別会計へ繰入必要な経費	20100-306-22	復興債償還財源等国債整理基金特別会計へ繰入	0	724,675,444	0	724,675,444	724,675,444	復興債償還費財源繰入
20復興債に係る利子等の支払財源の国債整理基金特別会計へ繰入	20100-306-22	復興債償還財源等国債整理基金特別会計へ繰入	91,590,766	0	55,195,651	55,195,651	36,395,115
(その他の事項)	492,929	0	0	0	492,929
02復興加速化·福島再生予備費
97復興加速化·福島再生予備費	(97109-959-...)	600,000,000	0	△ 450,000,000	△ 450,000,000	150,000,000
国土交通省	44,715,582	0	△ 3,339	△ 3,339	44,712,243
海上保安庁
43船舶建造費
95船舶建造に必要な経費	2,632,582	0	△ 3,339	△ 3,339	2,629,243
95014-204-15 防災対策推進船舶建造費	2,619,700	0	△ 3,339	△ 3,339	2,616,361
95014-202-08 防災対策推進船舶建造旅費外1目	12,882	0	0	0	12,882
図2 日本語指導が必要な日本国籍の児童生徒数
ESRI Discussion Paper Series No.204

金融の量的緩和はどの経路で経済を改善したのか

by

原田 泰・増島 稔

December 2008

內閣府経済社会総合研究所

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan
# 金融の量的緩和はどの経路で経済を改善したのか $ ^{*} $

原田泰 $ ^{**} $

增島稔 $ ^{***} $

(要旨)

本研究は、量的緩和政策の経済に与える全体的な効果とその波及経路を Honda et al.[2007] に基づいて分析を始めている。V A R モデルによる検証を通じて以下の 4 つの点が明らかになった。第 1 に、マネタリーベースの増加は生産を増加させる効果がある。第 2 に、その経路としては、資産価格を通じる経路、銀行のバランスシートを通じる経路が重要であり、銀行の情報生産機能を通じる経路、為替レートを通じる経路、時間軸効果を通じる経路は確認できない。以上は Honda et al.[2007] の確認であるが、銀行のバランスシートを通じる経路は新しい発見である。さらにこれらの経路は、経路をより厳密に分析した場合にも確認できた。第 3 に、量的緩和は長期的には金利を引き上げる効果があり、時間軸効果、特にシグナル効果の存在には疑いが持たれる。第 4 に、量的緩和政策が行われていた時期と同様、伝統的な金利政策が行われていた期間においても、マネタリーベースは生産に影響を与えていた。これらの結果は、長期にわたる景気低迷を緩和する手段として金融政策が有効であったことを示唆している。

〔キーワード〕金融政策、量的緩和、時間軸効果、ＶＡＲモデル

[JEL Classification] E44, E58
# Effectiveness and Transmission Mechanism of the Quantitative Monetary Easing Policy

Yutaka HARADA $ ^{*} $

Minoru MASUJIMA $ ^{**} $

## [Abstract ]

This study starts to analyze the comprehensive economic impact and transmission mechanisms of the quantitative monetary easing policy (QMEP) based on Honda et al.[2007]. Analysis using the VAR model has shown the following four observations. First, an increase of base money raises aggregate output. Second, an impact of the QMEP is mainly transmitted through the asset price channel and the bank's balance sheet channel. Not verified are transmission mechanisms through the bank's information production channel, the exchange rate channel, and the policy duration effect. These confirm the results of Honda et al.[2007], but the bank's balance sheet channel is a new finding. Additionally, these channels are reaffirmed when they are more strictly analyzed. Third, the QMEP raises interest rates in the long run, which casts doubt on the policy duration effect and, in particular, the signaling effect. Fourth, even in the period when the traditional interest rate policy was conducted, base money had affected aggregate output. These results suggest that the monetary policy has been effective as a means to ease the economic slump over a long period of time.

[Keyword] Monetary Policy, Quantitative Monetary Easing Policy, Policy Duration Effect, Vector Auto Regression Model

[JEL Classification] E44, E58
### 1. はじめに

2001 年 3 月 19 日から金融政策の操作目標が、それまでのコールレートから日銀当座預金残高に変更された。量的緩和政策の開始である。日銀当座預金とは、金融機関が日本銀行に保有している当座預金のことであり、これに市中の流通現金を合わせればベースマネーとなる。この量をコントロールし、金融を緩和しようというのが量的緩和政策である。日銀当座預金残高の目標は、当初、それ以前の 4 兆円から 1 兆円積み増して 5 兆円程度に維持することとされた。この目標残高は 9 回にわたって増額され、2004 年 1 月 20 日以降 30-35 兆円となった。その後、日本銀行は、2006 年 3 月 9 日に、景気は着実に回復し、消費者物価指数（CPI）も前年比でプラス幅が拡大しているとして、操作目標をコールレートに変更し、それがゼロ%で推移するようにすることを目標とするようになった。量的緩和政策の終了である。

量的緩和政策が採用された背景としては、度重なるコールレートの引下げによって短期金利がほとんどゼロとなっても景気は回復せず、デフレが続いていたことがある。さらには、銀行不良債権を解決できず、金融システム不安が囁かれていた。このような状況から脱却するために、コールレートをゼロにするというゼロ金利政策を超える政策が求められていた。しかし、量的緩和政策が、どの経路を通じて経済に対してどのような効果を持ったのか、必ずしも十分な検討はなされていないように思われる。

本稿は、この量的緩和政策の経済に与える全体的な効果とその波及経路を明らかにしようとするものである。

## 2 ．これまでの研究成果

### 2.1 量的緩和政策の波及経路

量的緩和政策が採用されたのは、金利がゼロになり、これ以上のコールレートの引下げを行うことが不可能になったからである。単純な IS-LM モデルによれば、金利がゼロになれば、それ以上、金融政策によって景気を刺激することはできない。しかし、金融政策の効果はより広範なものであって、名目金利だけに着目すべきではないということは古くから議論されてきた。Brunner and Meltzer[1963]、Tobin[1969]はその先駆的なものであるし、Mishkin[1995]は、金融政策の波及経路を、利子率を通じる経路、資産価格を通じる経路、銀行のバランスシートを通じる経路、銀行の情報生産機能を通じる経路、為替レートを通じる経路の5つに分けて、簡明に説明している。銀行のバランスシートを通じる経路とは、銀行の準備預金が増大すれば、超過準備となった銀行は積極的に借入を勧誘するか、債券を購入する。また、銀行の保有する資産の価格が上昇すれば、銀行が積極的になることを通じて貸出が増加する、という経路である。また、銀行の情報生産機能を通じる経路とは、銀行が貸出先企業についての特別の知識を生産するという経路である。実証分析では、貸出と生産との関係がマネーとの関係より強いかどうかを見ることが一般に行われている（銀行の情報生産と実証分析については、原田・岡本[2003]を参照）。
そもそも、教科書的議論の IS-LM モデルでは物価が導入されておらず、金利が名目金利なのか、実質金利なのかが不明確である。しかし、財市場の均衡を議論している IS カーブでの金利は実質であるべきで、貨幣市場の均衡を議論している LM カーブの金利は名目であることは、教科書においても説明されるようになっている（例えば、ローマー[1998]第5章）。

Krugman[1998],[2000]は、90年代にデフレ状況に陥った日本経済を念頭に、名目金利がゼロであっても、物価が上昇し、実質金利がマイナスになることによって、経済が回復しうることを指摘してきた。Bernanke and Reinhart[2004]、Bernanke, Reinhart, and Sack[2004]は、短期金利がゼロになっても、金融緩和は、ポートフォリオ・リバランス効果、シグナル効果（後述の時間軸効果に同じ）によって効果があることを指摘した。

ポートフォリオ・リバランス効果とは、短期国債とマネーがゼロ金利状態において完全に代替的であるとしても、マネーと完全代替ではない他の債券があることによって効果があるという議論である。ゼロ金利状態からさらにマネーが拡大されれば、他の債券の価格が上がり、したがって景気刺激効果があるというのである。他の債券とは長期債が考えられる。債券ばかりでなく資産一般を考えれば、これは Mishkin[1995]の資産価格を通じる経路となる。

シグナル効果とは、量的緩和政策が、人々に、ゼロ金利政策が続くという期待を抱かせ、したがって長期金利も低下するという効果である。長期金利の低下によって、量的緩和政策は効果があると考えられるというのである。以上のような効果は、イールド・カーブが寝るという効果に焦点を当てて、時間軸効果（policy duration effect）と呼ばれる（Ueda[2002]）。

Mishkin[1995]の5つ経路に対して、日本の量的緩和政策を巡る議論においては、ポートフォリオ・リバランス効果、シグナル効果（時間軸効果）、金融システム不安抑制効果の3つの経路が強調されてきた。量的緩和政策の効果を巡る包括的なサーベイである鵜飼[2006]においても、この3つが強調されている。ポートフォリオ・リバランス効果は、資産価格を通じる経路と重なる。また、金融システム不安抑制効果は、銀行のバランスシートを通じる経路、銀行の情報生産機能を通じる経路と重なる。したがって、量的緩和政策のチャンネルを巡る議論は、Mishkin[1995]の5つの経路のうち名目金利の経路を除き、資産価格を通じる経路、銀行のバランスシートを通じる経路、銀行の情報生産機能を通じる経路、為替レートを通じる経路に、時間軸効果を加えたものになる¹。

### 2.2 波及経路を限定しない量的緩和政策の実証分析

量的緩和政策を巡る実証分析においては、その経路を分析したものが多い。しかし、金
融政策の波及経路が複雑であることを考えると、量的緩和政策の効果を考察するためには、まず、波及経路を限定せずに量的緩和の経済活動に与える効果を見ることが望ましいと考えられる。というのは、これらの経路は相互に排除するものでなく、いくつかの経路が総合的に効果を及ぼすことが考えられるからである。前述の鵜飼[2006]も、経路を限定しない分析の重要性を指摘している（3.(2)b.b-1.量的緩和政策の効果を広く捉えた検証結果、参照）。

経路を比較的限定していない実証分析として、Kimura, Kobayashi, Muranaga, and Ugai[2002]、Fujiwara[2006]、貞廣[2007]、原田・権[2005]、Mihira, Yamasawa, Seitani, and Saito[2006]、Honda, Kuroki, and Tachibana[2007]がある。

Kimura et al.[2002]は、1971年第1四半期から2002年第2四半期で、CPI、GDPギャップ、マネタリーベース、コールレートからなる、時間とともに変数間の関係が変化するVAR（ベクトル自己回帰）モデルを構築し、マネタリーベースの効果を検証した。これによると、マネタリーベースは、1985年時点ではインフレ率を引き上げる効果、不明確ながらGDPギャップを縮小する効果があったが、2002年時点ではインフレ率やGDPギャップに与える効果はなかったとしている。しかし、量的緩和が行われた期間が2001年3月から2006年3月であることを考えれば、こうした結論を下すのは早計であろう（これはFujiwara[2006]、貞廣[2007]にも当てはまる）。

Fujiwara[2006]も、1985-2004年のCPI、鉱工業生産、マネタリーベース、10年物国債利回りを用いたMarkov switching VARモデルを推計しているが、そこでもマネタリーベースの効果は、98年まではCPIや生産に有意であるが、2000年以降は有意ではなくなるとしている。

貞廣[2005]は、ゼロ金利制約に直面していたと思われる時期（96年から2004年）とそれ以前について、マネタリーベースの日米比率、円ドル相場、日米インフレ率格差（CGPI 変化率と PPI 変化率の差）、日米短期金利格差、鉱工業生産指数の日米比率、貨幣乗数の6変数について誤差修正モデルを推計した。このモデルで、マネタリーベースを増加させた場合のインフレ率や鉱工業生産に対する影響を見ると、生産は増加するもののその程度はごく僅かであり、しかもインフレ率はマイナスに反応していた。ただし、金利がゼロ制約下にない86年から95年ではマネタリーベースのインフレ率や鉱工業生産に対する影響はあったとしている。これは興味深い分析であるが、ここでなされたことは日米の比較であって、直接的に日本経済を分析したものではない。

なお、Kimura et al.[2002]、Fujiwara[2006]、貞廣[2005]いずれも、ベースマネーが受動的に動かされていたと思われる2000年以前（少なくとも、日本銀行はそう説明してきた。翁[1993]特に第5章など参照）において、ベースマネーが生産や物価に有意に影響を与えていたことを示している。これは注目すべき指摘である。

これらに対して、原田・権[2005]では、推計期間を金利がゼロに近い99年から2004年として、全産業活動指数、マネタリーベース、コールレート、為替レート、企業物価、実
質輸出、公共工事出来高の7変数からなるVARモデルを推計している。これによれば、マネタリーベースは、グランジャー因果性、インパルス反応関数、分散分解のいずれでも、生産や物価に影響を与えているとなった。ただし、原田・権は、マネタリーベースの波及経路については分析していない。

Mihira et al.[2006]は、2001年から2005年までで、金利、不良債権、為替レート、実質GDP、GDPデフレータなどを用いた小型マクロモデルとVARモデルを推計し、長期的均衡以上の過剰マネーが、GDPギャップとインフレ率に影響を与えていることを示している。ただし、Mihira et al.[2006]は、その経路は謎であるとしている。

一方、Honda et al.[2007]は、量的緩和政策の全体としての効果を、その経路を含めて分析しており、2001年から2006年までのデータを用い、鉱工業生産、コアCPI、日銀当座預金残高からなるVARモデルで、日銀当座預金残高が、生産に影響を与えていることを示した。さらに、波及経路として、長期金利、為替、輸出、不良債権、株価、日銀の長期国債購入、日銀の株式購入を考慮し、これらの変数を追加してVARモデルを推定した。その結果、株価を通じる効果が大きいと結論付けている。すなわち、資産価格を通じる効果、ポートフォリオ・リバランス効果が主要なチャンネルであるという結果を得ている。

### 2.3 時間軸効果への疑問

Honda et al. [2007]は、量的緩和の金融変数に与える影響を見ているが、そこで量的緩和が長期金利をむしろ引き上げるという結果を得ていることが興味深い。これは、時間軸効果が明確であるというこれまでの分析結果(鵜飼[2006] 2.(1)コミットメントの効果、参照)と矛盾しているからである。しかし、量的緩和が長期的に金利を引き上げるという結論は、利子率についての標準的な理論とむしろ整合的である。

金融政策と利子率の関係を、Cagan[1972]、Friedman[1968],[2000]は次のように説明している。金融緩和政策によって貨幣が過剰になれば、利子率が低下する。これは、流動性効果またはポートフォリオ効果と呼ばれる。金利の低下は耐久消費財や資産の購入を刺激する。このような刺激は、一部は実質所得の増加となって、また一部は物価水準の上昇となって表れる。実質所得の増加は貨幣需要の増加をもたらし、物価の上昇は実質貨幣残高を減少させる。したがって、利子率は上昇する。これは所得・物価水準効果と呼ばれる。さらにフィッシャー効果²がある。物価の上昇が金利を引き上げる効果である。これらの効果によって、金融緩和は長期的には金利を引き上げることになる。したがって、時間軸効果は、所得・物価水準効果とフィッシャー効果が現れる前に観察されるものである。このような時間軸効果が、明確に観察されるものかどうか疑問がある。Honda et al. [2007] の
分析結果は、こうした金融政策と利子率の理論と整合的な結果と思われる。

量的緩和政策継続のコミットメントがイールド・カーブに及ぼした影響を実証した論文としては、Barnanke, Reinhart, and Sack [2004], Okina and Shiratsuka [2004], Baba, Nishioka, Oda, Shiratkawa, Ueda, and Ugai [2005], Oda and Ueda [2005]などがある。いずれの論文も、量的緩和政策の採用以降、時間軸効果が強まり、イールド・カーブが低下していることを示している。しかし、その理由について、Baba et al. [2005]とOda and Ueda [2005]は、量的緩和のコミットメントがイールド・カーブを押し下げたとしているが、Okina and Shiratsuka [2004]はデフレ長期化の予想が強まったことによると解釈している。いずれにしろ、イールド・カーブの低下がデフレ長期化予想の広まりによるものか、時間軸効果によるものかを識別することは難しいと思われる。

図1は、量的緩和政策と長期金利（10年物国債利回り）の関係を見たものである。図から、金融を緩和したと考えられる直後に長期金利が上昇している場合があることが分かる。また、表1は、量的緩和政策を行った場合、1ヶ月後の金利がどう動いたかを見たものである。量的緩和政策の目標を引き上げた場合、金利が上昇している場合が5回、下降した場合が5回である。このような簡単な観察からも、金融緩和が所得・物価水準効果とフィッシャー効果によって長期的には金利上昇をもたらす可能性が示唆される。

図 1 長期金利と金融政策(金融緩和後に金利が上がる傾向がある)

(出所)日本銀行 陰融経済統計月報」

$ ^{*} $ 注：長期国债金利は長期国债（10年物）新発債（月末値）(%)
表 1 量的緩和政策変更前後の長期金利

政策変更	当座預金残高目標	当月金利	次月金利	次月との 変化
2001/3/19	5兆円程度	1.275	1.290	上昇
2001/8/14	6兆円程度	1.375	1.420	上昇
2001/9/18	6兆円を上回る	1.420	1.315	下降
2001/12/19	10-15兆円程度	1.365	1.475	上昇
2002/10/30	15-20兆円程度	0.985	0.995	上昇
2003/4/1	17-22兆円程度	0.610	0.530	下降
2003/4/30	22-27兆円程度	0.610	0.530	下降
2003/5/20	27-30兆円程度	0.530	0.820	上昇
2003/10/10	27-32兆円程度	1.465	1.310	下降
2004/1/20	30-35兆円程度	1.320	1.220	下降
2006/3/9	量的緩和政策の終り	-	-	-

(出所)日本銀行

(注)長期国债 (10年物) 新発債 (月末値) (%)

### 2.4 先行研究のまとめ

以上の簡単なサーベイから示唆されることは次の3点である。第1は、量的緩和政策がとられた期間に焦点を当てた推計では量的緩和政策は生産を増大させる効果があり、量的緩和政策がとられた期間を途中までしか含んでいない推計では効果がない場合が多いということである。第2は、量的緩和の時間軸効果に関する議論には理論と実証の両面で疑問があるということである。第3は、量的緩和の経路を限定せずに分析した上で、さらにその経路を広く考察すべきであるということである。

量的緩和に効果があったことは既に複数の実証分析によって示されているが、その経路を含めて分析したものは Honda et al.[2007] しかない。そこで、まず、Honda et al.[2007] の分析で採用された変数と一部異なる変数を用いることによって、その結果の頑健性を確認したい。Honda et al.[2007] は周到な分析であるが、追加的に分析する余地は考えられる。第1に、経済活動を鉱工業生産に限らずより広い範囲で考えることが望ましい。第2に、金融政策変数を日銀当座預金残高のみならずマネタリーベース全体で考えることが望ましいと思われる。なぜなら、現金流通残高が減少している中で日銀当座預金残高を増額してもマネタリーベース全体では縮小していることがありうるからである。ただし、図2から分かるように、日銀当座預金残高が現金流通残高と逆方向の動きをしていることはなさそうである。第3に、不良債権を金融庁が半期ごとに公表する不良債権額でとらえているが、より頻度の高いデータの得られる銀行のバランスシートの状況を表す代理変数を試すことが望ましいと思われる。第4に、資産価格についても、日本では特に地価にバブルが生じていたことを考えると、頻度の高いデータの得られる地価の代理変数を試すことも必要と思われる。
図2 マネタリーベース、現金流通残高、日銀当座預金残高 (未季調値)

(出所)日本銀行

## 3 ．量的緩和政策と実体経済との関係

本節では、VAR モデルを用いて量的緩和政策が実体経済に及ぼした効果とその波及経路を検証する。

### 3.1 データについて

使用する変数の定義と出所は表2の通りである。変数としては、まず、マネタリーベース、消費者物価指数、全産業活動指数、長期金利、為替レート、銀行貸出、銀行株価、株価、マンション価格の10変数を考える（今後登場する上記以外の変数の定義、出所についても表2を参照。その意味付けについては後述）。

GDP ではなく全産業活動指数を用いたのは、月次データによってサンプル数を確保するためである。銀行株価は東京証券取引所上場の銀行業時価総額を全産業時価総額で除したものであり、銀行の不良債権、またはバランスシートの状況を表す代理変数である。銀行業時価総額を用いると経済全体の環境に影響を受けるため、全産業時価総額で除したものを用いることにした。

データは、季節調節を行っているものと行っていないものがある。その区別は、表2にある。季節調整値は、原則としてデータ作成者の季節調整値を用いている。為替レートは、実効為替レートである。すべての変数は対数を取っている。
表2 变数リスト

変数名	使用系列	出所
マネタリーベース	マネタリーベース平均残高（季節調整済み）	日本銀行
消費者物価指数	消費者物価指数（生鮮食品を除く総合）、季節調整系列、2000年=100	総務省統計局
全産業活動指数	全産業活動指数（農林水産業生産指数を除く）、1997年12月までは接続指数、それ以降は原指数、季節調整系列、2000年=100	経済産業省
長期金利（2年、3年、5年、7年、10年）	金利スワップレート（円-円）、ビッドレートとオファ-レートの平均	日経NEEDS
名目実効為替レート	実効為替レート（名目）、1973年3月=100	日本銀行
実質実効為替レート	実効為替レート（実質）、1973年3月=100	日本銀行
銀行貸出	総貸出平残（全国銀行）、1998年10月以降は特殊要因調整後、センサスX-12を使って季節調整	日本銀行
銀行株価	銀行業時価総額/全産業時価総額（いずれも対象は東京証券取引所第一部、第二部上場企業）	東京証券取引所
株価	日経平均株価	日本経済新聞社
マンション価格	埼玉県、千葉県、東京都、神奈川県の221市区町村における中古マンションの取引価格	（財）日本総合研究所
長期国債買入額	日本銀行による長期国債の買入目標額	日本銀行
金融機関保有株式買入額	日本銀行による金融機関保有株式の買入残高、日本銀行勘定の金銭の信託(信託財産株式）に該当	日本銀行
実質輸出	実質輸出（季節調整済）、2000年=100	日本銀行
公共事業	公共工事出来高、センサスX-12を使って季節調整	国土交通省
短期金利（1ヶ月、3ヶ月、6ヶ月、12ヶ月）	コーロ円LIBOR、月末値	British Bankers' Association
鉱工業生産指数	鉱工業生産指数、1997年12月までは接続指数、それ以降は原指数、季節調整系列、2000年=100	経済産業省

### 3.2 経路を考えないVAR モデルの推計

以上の準備の上で、量的緩和の効果を明らかにするために、VAR モデルを推計する。VAR モデルとは、経済変数相互のフィードバックをも考慮しながら、変数相互の関係を評価する統計的手法である（例えば、羽森(2000)第8章参照）。

推計期間は、金融の量的緩和が行われていた 2001 年 3 月から 2006 年 2 月の間の期間とした。

## マネタリーベース、物価、生産の3変数VARモデルのインパルス反応関数

はじめに、マネタリーベース、消費者物価指数（生鮮食品を除く、以下物価）、全産業活動指数（農林水産業を除く、以下生産）の3変数でのインパルス反応関数を推計する。インパルス反応関数とは、ある変数にショックが加わったとき、それが他の変数にどのように伝播していくかを示すものである。ここでは、コレツキー分解に基づき、変数間に構造的関係を仮定せずにインパルス反応関数を求めた。コレツキー分解では、変数の順序によって結果が変わるが、ここではマネタリーベースが、物価と生産を動かすと考えて、マネタリーベース、物価、生産という配列で行った。ラグは、シュワルツ情報基準によって2期を選んだ。3変数から変数を追加したモデルでは、3次ないし5次のラグが最適になる場合もあったが、その違いは大きくはなかったので、すべてのモデルのラグを2次とした。