Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
Table 1 A Comparison: Shinkin Banks and Credit Cooperatives vs. Banks

Shinkin Banks and Credit Cooperatives	Banks
Purpose	To facilitate smooth financing for small and medium-sized businesses and individuals in a specified location.	Provision of financial services to a range of corporate entities and individuals without restriction on location
Structure	A nonprofit, cooperative association with members. In principle, operates on the basis of one vote per member. The focus is on generating benefits for members and local	A stock company with the business focused on generating profits for the stock holders.
Geographical location of business and branches	Restricted to a geographical area; the development of branches has occurred to maximize effectiveness within the region.	In principle, no restriction on geographical location and branches are established to enhance efficiency. In general, the location of branches is focused on major cities.
Customers	Companies (subject to certain size restrictions) and individuals who live or work with the specified region. In principle, lending is restricted to members but loans may be approved to non-members within certain fixed criteria.	Companies and individuals in general with focus on larger corporations and financially strong institutions. There is no restriction on who can place deposits.
Area of business	Deposits, loans, foreign exchange and related	Deposits, loans, foreign exchange and related
Regulator	Financial Supervisory Agency (Prefectures for Credit Cooperatives until March 2000).	Financial Supervisory Agency.
# of institutions as of March 2002	596 (Shinkin 349, Credit Cooperative 247)	164
Depostis per institutions as of March 2002	¥199 billion (Shinkin ¥292, Credit Cooperative ¥67)	¥2,915 billion
Share of deposits by individuals as of March 2001	76.3% (Shinkin 76.3%, Credit Cooperative 79.5%)	62.3%

Note: Deposits obtained by individuals in credit cooperatives are from "Nikkin Shiryo Nenpo," published by the Japan Financial News Co., Ltd.
Table 2 Position of Shinkin Banks and Credit Cooperatives in the Deposit Taking Institutions in Japan

(A) Insured Deposits by Sector of Financial Institutions

(Unit: ¥billion)

Fiscal Year (ending: March,31)	Banks	Shinkin Banks	Credit Cooperatives	Labor Banks	Federa-tions	Total
City Banks	Regional Banks	Regional Banks II	Trust Banks	Long-term Credit Banks
1988	361,564	158,960	107,207	44,179	46,064	5,154	62,575	16,349	5,909	-	446,397
1989	405,036	180,209	120,168	47,904	50,384	6,369	70,973	19,172	6,417	-	501,598
1990	421,730	184,900	125,264	50,723	55,185	5,658	76,735	21,307	6,914	-	526,686
1991	417,523	175,188	129,149	51,682	57,126	4,378	79,876	21,474	7,370	-	526,243
1992	418,975	169,169	133,250	52,708	59,379	4,469	82,933	21,854	7,844	-	531,607
1993	424,776	169,657	137,051	53,880	59,842	4,347	85,735	22,589	8,345	-	541,449
1994	434,071	172,414	142,631	55,795	58,629	4,540	89,632	23,158	8,849	-	555,711
1995	428,676	170,717	144,615	55,864	52,825	4,548	91,224	21,513	9,187	-	550,601
1996	428,207	168,766	147,132	55,818	51,924	4,567	92,552	20,976	9,535	-	551,271
1997	432,488	172,244	150,615	55,549	49,483	4,588	93,726	20,099	10,081	-	556,394
1998	446,812	178,508	154,772	58,991	49,445	5,090	96,119	19,267	10,532	-	572,730
1999	448,927	181,490	160,422	53,933	48,496	4,583	97,372	18,440	10,978	-	575,717
2000	479,229	193,101	174,360	55,918	48,794	7,017	102,202	17,854	11,710	519	611,513
2001	478,098	200,167	173,501	55,326	45,994	2,994	101,748	16,599	12,304	626	609,375
2002	493,257	216,244	176,510	52,709	43,588	3,908	100,919	14,563	13,089	730	622,556

(B) Number of Insured Financial Institutions

Fiscal Year (ending: March,31)	Banks	Shinkin Banks	Credit Cooperatives	Labor Banks	Federa-tions	Total
1988	164	13	64	68	16	3	455	419	47	-	1,085
1989	164	13	64	68	16	3	454	415	47	-	1,080
1990	163	12	64	68	16	3	451	408	47	-	1,069
1991	162	11	64	68	16	3	440	398	47	-	1,047
1992	160	11	64	66	16	3	435	394	47	-	1,036
1993	164	11	64	65	21	3	428	384	47	-	1,023
1994	167	11	64	65	23	3	421	374	47	-	1,009
1995	174	11	64	65	30	3	416	370	47	-	1,007
1996	176	10	64	65	33	3	410	364	47	-	997
1997	176	10	64	64	33	3	401	352	47	-	976
1998	173	9	64	61	34	3	396	323	41	-	933
1999	171	9	64	60	33	3	386	292	41	-	890
2000	167	9	64	57	31	3	372	281	40	3	863
2001	164	7	64	56	29	3	349	247	21	3	784
2002	158	7	64	53	27	2	326	191	21	3	699
Table 4 Descriptive Sample Statistics (FY92-FY2001)

Variable	Shinkin bank and Credit cooperative
No. of obs.	No. of institutions	Mean	Std. Dev.	Min	Max
Total assets (Billion yen)	5471	684	211.8	312.6	2.7	3282.1
Deposits (Billion yen)	5479	686	187.7	281.9	2.6	3035.5
Capital (Billion yen)	5471	684	10.6	14.8	-119.0	145.4
Operational profits (Billion yen)	5345	684	1.3	2.0	-6.4	22.9
Growth rate of deposits	5479	686	0.021	0.035	-0.196	0.324
Capital asset ratio (t-1)	5479	686	0.052	0.018	-0.023	0.145
Real-estate related loan share (t-1)	5479	686	0.026	0.012	0.002	0.141
Liquid assets/total assets (t-1)	5479	686	0.197	0.079	0.025	0.768
Operational profits/total assets (t-1)	5479	686	0.006	0.004	-0.079	0.104
Ln(total assets) (t-1)	5479	686	11.618	1.118	8.039	15.004
Demand deposits/deposits	5469	684	0.169	0.049	0.024	0.472
D(Demand deposits/deposits)	5469	684	0.008	0.019	-0.123	0.196
Interest rate	5467	684	0.016	0.015	0.001	0.064

Variable	Shinkin bank	Credit cooperative
No. of obs.	No. of institutions	Mean	Std. Dev.	Min	Max	No. of obs.	No. of institutions	Mean	Std. Dev.	Min	Max
Total assets (Billion yen)	3718	445	271.5	356.6	6.8	3282.1	1753	239	85.0	108.4	2.7	1290.0
Deposits (Billion yen)	3719	445	241.0	322.4	5.2	3035.5	1760	241	75.1	95.2	2.6	1110.0
Capital (Billion yen)	3718	445	13.8	16.5	-14.9	145.4	1753	239	3.7	6.0	-119.0	50.0
Operational profits (Billion yen)	3672	445	1.7	2.3	-6.4	22.9	1673	239	0.5	0.9	-3.0	15.3
Growth rate of deposits	3719	445	0.025	0.029	-0.149	0.310	1760	241	0.012	0.043	-0.196	0.324
Capital asset ratio (t-1)	3719	445	0.055	0.017	-0.023	0.145	1760	241	0.046	0.019	-0.012	0.128
Real-estate related loan share (t-1)	3719	445	0.025	0.011	0.002	0.128	1760	241	0.027	0.015	0.002	0.141
Liquid assets/total assets (t-1)	3719	445	0.188	0.071	0.025	0.768	1760	241	0.216	0.091	0.043	0.669
Operational profits/total assets (t-1)	3719	445	0.007	0.003	-0.009	0.038	1760	241	0.006	0.006	-0.079	0.104
Ln(total assets) (t-1)	3719	445	11.985	0.975	8.826	15.004	1760	241	10.844	0.998	8.039	13.902
Demand deposits/deposits	3718	445	0.182	0.046	0.061	0.388	1751	239	0.143	0.045	0.024	0.472
D(Demand deposits/deposits)	3718	445	0.009	0.018	-0.048	0.149	1751	239	0.006	0.020	-0.123	0.196
Interest rate	3718	445	0.016	0.015	0.001	0.052	1749	239	0.018	0.015	0.001	0.064
Table 6 Response of Growth of deposits to Bank Risk Characteristics (Panel Regressions, FY1992-FY2001) Dependent Variable: The growth rate of deposits

Shinkin &amp; Credit cooperative	Shinkin	Credit cooperative
(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)	(9)
C/A (Capital asset ratio) (t-1)	0.480 ***	0.128	0.135 *	0.389 ***	0.122	0.125	0.511 ***	0.237	0.264 *
(0.059)	(0.080)	(0.080)	(0.068)	(0.095)	(0.094)	(0.111)	(0.151)	(0.151)
Real-estate related loan share (t-1)	0.134 **	0.295 ***	0.273 ***	0.081	0.178 *	0.123	0.309 ***	0.385 **	0.395 ***
(0.061)	(0.079)	(0.080)	(0.073)	(0.092)	(0.092)	(0.111)	(0.150)	(0.150)
liquid assets/total assets (t-1)	-0.004	-0.008	-0.011	-0.008	-0.009	-0.009	-0.013	-0.014	-0.021
(0.011)	(0.010)	(0.010)	(0.012)	(0.012)	(0.012)	(0.020)	(0.020)	(0.020)
Operational profits/total assets (t-1)	0.472 ***	0.362 **	0.414 ***	0.328 *	0.373 *	0.560 **	0.497 ***	0.265	0.291
(0.120)	(0.146)	(0.147)	(0.185)	(0.217)	(0.221)	(0.175)	(0.220)	(0.221)
ln(total assets) (t-1)	-0.036 ***	-0.045 ***	-0.045 ***	-0.073 ***	-0.082 ***	-0.079 ***	-0.026 ***	-0.028 ***	-0.028 ***
(0.005)	(0.005)	(0.005)	(0.007)	(0.007)	(0.007)	(0.007)	(0.007)	(0.007)
C/A (t-1)*95FY shift dummy	0.198 ***	0.210 ***	0.130 **	0.149 **	0.164	0.165
(0.053)	(0.053)	(0.063)	(0.063)	(0.105)	(0.106)
ln(total assets) (t-1)*95FY shift dummy	0.003 ***	0.003 ***	0.000	-0.001	0.001	0.001
(0.001)	(0.001)	(0.001)	(0.001)	(0.002)	(0.002)
C/A (t-1)*99FY shift dummy	0.220 ***	0.219 ***	0.230 ***	0.23503 ***	0.140	0.141
(0.051)	(0.051)	(0.057)	0.05713	(0.111)	(0.111)
Real-estate related loan share(t-1)*99FY shift dummy	-0.174 **	-0.157 **	-0.127	-0.097	-0.109	-0.104
(0.072)	(0.072)	(0.084)	(0.085)	(0.134)	(0.135)
Operational profits/total assets(t-1)*99FY shift dummy	0.486 **	0.425 *	0.231	0.020	0.718 **	0.695 **
(0.233)	(0.234)	(0.350)	(0.352)	(0.350)	(0.350)
ln(total assets) (t-1)*99FY shift dummy	0.005 ***	0.005 ***	0.004 ***	0.004 ***	0.002	0.002
(0.001)	(0.001)	(0.001)	(0.001)	(0.002)	(0.002)
Interest rate	0.678 **	1.425 ***	0.575
(0.276)	(0.369)	(0.467)
R-sq.	0.211	0.233	0.233	0.199	0.210	0.214	0.282	0.288	0.289
No. of observations	5479	5479	5467	3719	3719	3718	1760	1760	1749
No. of institutions	686	686	684	445	445	445	241	241	239

Note:

Estimates are reported following the results of the Hausman test for each equation. Standard errors are in parentheses. $ *\*\* $ , $ *\* $ , and $ * $ indicate statistical significance at 1, 5 and 10 percent, respectively. Estimators for time dummies, fixed effects, regional effects, the constant term and a dummy for the institutions that have changed their names during the fiscal year are not reported in the table. A credit corporative dummy is included in the regressions (1), (2) and (3), though they are not reported in the table.
Table 7 Frequency the Technical Key-words,"pay-off" and "capital ratio," Appeared in Major Newspapers

Pay-off	Capital ratio
Fiscal year	Nikkei	Asahi	Nikkei	Asahi
1992	0	0	567	97
1993	0	0	148	24
1994	39	18	97	17
1995	117	69	189	59
1996	37	29	197	81
1997	37	29	477	256
1998	124	49	552	348
1999	519	277	374	315
2000	165	128	240	211
2001	623	559	325	368
2002	672	580	394	360

Note: Figures represent sum of frequencies of morning and evening newspapers, obtained from Nikkei Telecom 21.
Table 8 Response of Share of demand Deposits to Bank Risk Characteristics (FY1991-FY2001)

Dependent Variable: $ \Delta $ (The share of demand deposits in total deposits $ ^{1} $ )

Shinkin &amp; Credit cooperative	Shinkin bank	Credit cooperative
(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)	(9)
92FY-00FY	92FY-01FY	92FY-01FY	92FY-00FY	92FY-01FY	92FY-01FY	92FY-00FY	92FY-01FY	92FY-01FY
Capital asset ratio (t-1)	0.001	-0.044 ***	0.005	-0.004	-0.055 ***	-0.001	0.010	-0.027	0.010
(0.008)	(0.010)	(0.009)	(0.010)	(0.012)	(0.010)	(0.017)	(0.020)	(0.018)
Real-estate related loan share/total assets (t-1)	0.010	0.055 **	0.004	0.028 *	0.065 ***	0.019	-0.013	0.039	-0.013
(0.014)	(0.023)	(0.014)	(0.015)	(0.023)	(0.015)	(0.026)	(0.044)	(0.026)
liquid assets/total assets (t-1)	0.011 ***	0.012 ***	0.012 ***	0.012 ***	0.013 ***	0.012 ***	0.009 *	0.008	0.010 *
(0.003)	(0.003)	(0.003)	(0.003)	(0.003)	(0.003)	(0.005)	(0.005)	(0.005)
Operational profits/total assets (t-1)	-0.051	-0.100 *	-0.049	-0.110 *	-0.111	-0.123 **	-0.015	-0.090	-0.005
(0.040)	(0.057)	(0.040)	(0.062)	(0.071)	(0.062)	(0.049)	(0.077)	(0.049)
Ln(total assets) (t-1)	0.000 **	0.001 ***	0.000 *	0.000 **	0.001 ***	0.000	0.001	0.000	0.001
(0.000)	(0.000)	(0.000)	(0.000)	(0.000)	(0.000)	(0.000)	(0.001)	(0.000)
C/A (t-1)* 2001FY dummy	-0.405 ***	-0.382 ***	-0.415 ***
(0.055)	(0.060)	(0.118)
Real-estate related loan share (t-1)* 2001FY dummy	0.337 ***	0.264 ***	0.355 *
(0.108)	(0.088)	(0.201)
Liquid assets/total assets (t-1)* 2001FY dummy	-0.041 ***	-0.043 **	-0.047
(0.016)	(0.017)	(0.032)
Operational profits/total assets (t-1)* 2001FY dummy	-1.356 ***	-1.051 **	-1.532 **
(0.445)	(0.461)	(0.634)
Ln(total assets) (t-1)* 2001FY dummy	0.005 ***	0.008 ***	0.000
(0.002)	(0.001)	(0.004)
R-sq.	0.254	0.613	0.651	0.335	0.675	0.718	0.148	0.515	0.549
RMSE	0.010	0.012	0.012	0.008	0.010	0.010	0.012	0.014	0.014
No. of observations	5060	5469	5469	3421	3718	3718	1639	1751	1751
No. of institutions	681	684	684	443	445	445	238	239	239

Notes:

1. Demand deposits include current accounts.

2. The estimation method is OLS. Heteroscedasticity-robust standard errors are given in parentheses.
Table 9 Response of Growth of Deposits to Bank Risk Characteristics (FY1992-FY2002) Dependent Variable: The growth rate of deposits

Shinkin bank & Credit	Shinkin bank	Credit cooperative
(1)	(2)	(3)
C/A (Capital asset ratio) (t-1)	0.124 *	0.090	0.252 *
(0.075)	(0.980)	(0.143)
Real-estate related loan share (t-1)	0.308 ***	0.222 **	0.382 ***
(0.077)	(0.089)	(0.145)
Liquid assets/total assets (t-1)	-0.007	-0.005	-0.016
(0.010)	(0.011)	(0.019)
Operational profits/total assets (t-1)	0.365 **	0.381 *	0.255
(0.144)	(0.215)	(0.218)
In(total assets) (t-1)	-0.035 ***	-0.062 ***	-0.020 ***
(0.004)	(0.006)	(0.007)
C/A (t-1) * 95FY shift dummy	0.190 ***	0.118 *	0.157
(0.052)	(0.063)	(0.105)
In(total assets) (t-1) * 95FY shift dummy	0.003 ***	0.000	0.001
(0.001)	(0.001)	(0.002)
C/A (t-1) * 99FY shift dummy	0.225 ***	0.231 ***	0.146
(0.050)	(0.058)	(0.110)
Real-estate related loan share (t-1) * 99FY shift dummy	-0.191 ***	-0.147 *	-0.121
(0.071)	(0.084)	(0.132)
Operational profits/total assets (t-1) * 99FY shift dummy	0.479 **	0.211	0.725 **
(0.232)	(0.350)	(0.346)
In(total assets) (t-1) * 99FY shift dummy	0.005 ***	0.004 ***	0.002
(0.001)	(0.001)	(0.002)
<2002FY cross dummies>
C/A (t-1) * 02FY shift dummy	-0.203 ***	-0.152 *	-0.247
(0.075)	(0.082)	(0.184)
Real-estate related loan share (t-1) * 02FY shift dummy	(0.106)	0.264 **	-0.085
0.088	(0.108)	(0.155)
Liquid assets/total assets (t-1) * 02FY shift dummy	(0.003)	-0.002	0.050
0.021	(0.022)	(0.048)
Operational profits/total assets (t-1) * 02FY shift dummy	-(0.270)	0.324	-0.656
0.310	(0.419)	(0.521)
In(total assets) (t-1) * 02FY shift dummy	(0.000)	-0.001	0.006
0.001	(0.002)	(0.004)
R-sq.	0.237	0.215	0.291
No. of observations	5886	4025	1861
No. of institutions	689	448	241

Note: As in Table 6.
Figure 1 Composition of Money Stock

Source: Bank of Japan (http://www.boj.or.jp/en/stat/stat_f.htm).
ESRI Discussion Paper Series No.40

誰が所得再分配政策を支持するのか？

大竹 文雄・富岡 淳

by

June 2003

內閣府経済社会総合研究所

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan
誰が所得再分配政策を支持するのか？ $ ^{*} $

by

大竹文雄（大阪大学社会経済研究所） $ ^{*} $

富岡淳（大阪大学大学院経済学研究科） $ ^{***} $

2003 年 6 月
## 要約

本稿では、独自のアンケート調査を用いて、再分配政策強化に対する支持・不支持を決定する個人属性を計量経済学的に明らかにした。特に、危険回避度、失業経験、年齢、性別といった個人属性について検討を行った。

再分配政策強化への支持が強いのは、性別では、女性より男性、所得階層では、低所得者の方であった。雨傘を携行する最低降水確率で測ったリスクに対する態度の指標を用いると、リスク回避度が高い人ほど所得再分配の強化を支持している。一方で、このリスク態度をコントロールした上でも、自营業者は、再分配政策の強化に対して反対する可能性が高い。

世帯所得や資産保有額等の影響をコントロールしてもなお、失業経験、失業不安をもった回答者は、再分配強化政策を支持している。ただし高齢者は、失業経験や失業の不安があったとしても、それゆえに所得再分配政策を求めるようにはなっていない。労働市場からの退出が間近であることが理由として考えられる。消費水準の落ち込みや、予想所得変動は、再分配政策支持と負の相関が見出された。

# Who Supports Redistribution?

## Abstract

Using an original dataset, we investigated the determinants of individual preferences over income redistribution in Japan. Although income is negatively correlated with support for redistribution, it does not explain very much; there are other important factors, which relate to dynamics and uncertainty such as income risk. Even after controlling for income, risk-averse individuals and those who expect to be unemployed in the future show a strong tendency to support greater redistribution. Interaction of aging and mobility seems strong and important. Younger people are less favorable to redistribution, whereas the relatively poor elderly support governments that redistribute income extensively.
## １．はじめに

現代日本社会の経済格差に対して、人々はどのような認識と価値判断を持っているのだろうか。日本では所得格差に関する関心が高まっている $ ^{1} $ 。実際、不平等度の代表的指標であるジニ係数は、1980年代半ば以降上昇を続けている。この原因としては、人口高齢化、技術革新、失業率の上昇、世帯構造の変化などが考えられている $ ^{2} $ 。また、この期間は日本において個人所得税のフラット化が進められるなど、税や社会保障を通じた再分配効果は弱められてきた（大竹・斉藤、1999）。

所得分布をめぐって実証的、規範的な研究が数多く行われてきた。しかし、一般の人々が所得分布に対してどのような認識や価値判断を持っているか、またなぜ特定の認識や評価を持っているのかは、ほとんど明らかにされてはいない $ ^{3} $ 。また、これらの点は経済理論的に予想しうる自明な事柄であるとはいえない。たとえば、所得再分配政策について、拠出よりも受給が大きい（正の純便益を得る）低所得者は再分配に賛成し、逆に高所得者は反対する、と考えるのは自然であろう。ところが、現実は必ずしもそのようではない。図1は筆者たちが行った全国レベルでのアンケート調査の結果である。これを見ると、たしかに世帯収入の階層を上がるにつれて再分配政策に賛成する人の割合が減っている。ところが、最高所得層のなかにも再分配政策の強化を支持する人々が相当に（4割も）存在する。また低所得層であっても再分配強化を求めない人々がやはり4割前後にのぼる。これは何故であろうか。

利己的で合理的な低所得者も、所得変動や階層移動が存在する動学的な環境では再分配政策を支持するとは限らない。Benabou and Ok (2001)は、当該社会で所得階層間の移動性が高い場合には、低所得者も（将来高所得者になる可能性を考慮して）所得再分配政策を支持しない可能性があることを理論的に示した。彼らは、この仮説をProspect of Upward Mobility (POUM)仮説と呼んでいる。逆に高所得者が再分配政策を支持する可能性もある。現在、高収入を稼いでいるとしても、将来の所得低下の可能性を予期していれば再分配政策を支持することは経済合理性に適っている。

本稿は、独自に設計・実施した意識調査の個票データを用いて、再分配政策強化に対する支持・不支持を決定する個人属性を計量経済学的に明らかにする試みである。分析の結果、再分配政策強化への支持が強いのは、所得階層であると低所得者の方であった。他方で、さきに見たとおり現時点での所得水準が再分配支持と不支持のすべてを説明してはいないのは、動学的な要因、すなわち人々が将来の所得水準の変動を考慮に入れているためであることが明らかにされた。また、リスク回避度や失業の経験・不安は、所得水準で制御してもなお有意な影響をもっている。リスク回避的な個人は、現在豊かな
暮らしを送っていても、将来へのセーフティ・ネットとして再分配政策を支持するものと解釈できる。

所得再分配政策の選好を実証的に明らかにすることは次のような政策的な意義がある。第一に、年齢や失業経験といった個人属性が再分配への選好に与える影響を明らかにすることで、人口高齢化や失業率の上昇により、再分配政策への支持がどのように変化するかが予測できる。第二に、所得階層間の流動性が高いことが再分配政策への支持を弱めるというPOUM仮説が成り立つならば、所得再分配政策と所得階層間の流動性の拡大政策は代替的政策として考えられる。第三に、所得を考慮しても、失業経験が再分配政策に対する支持を高めるのであれば、失業に対して金銭的な補償をするよりも、失業を低下させる政策の方が効率性が高いことを示している。

所得分布をめぐる人々の意識の実証研究はまだ少ない。実際、経済学者が意識調査を用いて研究を行うようになったのは最近のことである $ ^{4} $ 。所得分布と経済政策についての人びとの選好の関係を探る研究はその一つの流れである（Alesina, A., Di Tella, R. and R. MacCulloch, 2001; 大竹・富岡 2002） $ ^{5} $ 。

我々は独自にアンケートを設計・実施したため、先行研究には不可能であった分析が可能となった。まず再分配について詳細に様々な角度から質問している。個人属性に関する設問も多い。例えばリスク回避度の直接的指標を作成することができた。また、階層移動の主観的評価（親の学歴・所属階層との比較）も知ることができる。データと変数については後に詳述する。

本稿は、次のように構成されている。第2節で、所得再分配政策に関する支持・不支持の決定要因を経済学的な観点から分析する。第3節で、われわれが実証分析で用いたデータと推定モデルについて紹介する。第4節で、推定結果を示し、第5節で結論を述べる。

## 2 ．所得再分配政策に対する支持・不支持の決定要因

どのような個人属性をもった人が、所得再分配政策を支持しているのか。本稿が検討する諸要因をここで説明する。

（１）所得水準：標準的な利己的経済人の仮定のもとでは、低所得層ほど再分配に賛
成、高所得層は反対すると予想できる。たとえば、Meltzer and Richards（1981）の静学的一般均衡モデルでは、経済は労働生産性の異なる複数の個人で構成され、所得への均一税率が多数決で決定される。また税収は均等に再分配される。この場合、課税前所得が平均以上である人々は税率ゼロに投票する。社会の低所得層が厚いとき、投票で決定される再分配の程度は大きくなる。これは再分配政策を考える際にベンチマークとなる枠組みである。しかし、以下みるように動学的な環境を考えるとこの結論は修正される可能性が出てくる。

（２）予想将来所得と階層間移動性：現在の低所得者も、将来高所得を得るようになった時点で再分配政策から負の純便益を得ることになる。したがって、分配に関する政策方針はある程度持続するものと想定されている場合は、低所得層からも再分配的政策に反対する人々が現れる可能性はある。このProspect of Upward Mobility (POUM) Hypothesisを追求した理論研究としてBenabou and Ok (2001)、実証ではAlesina and La Ferrara(2001)がある。後者は、Panel Study of Income Dynamics(PSID)を使って所得階層間移動の客観的指標を作成し、階層移動性の高さと再分配政策支持の間に負の相関を見出している。ロシアのデータを分析したRavallion and Lokshin (2000)は、将来の厚生水準の低下を予想する人々は所得平準化を支持する傾向が強く、またそれは現在豊かな階層でも観察されると論じている。本研究も主観的階層間移動を変数の一つとしている。のちにこれら二つの先行実証研究と本稿の比較を行う。

（３）所得不平等度と所得不確実性：ある個人の所得水準を一定としても、経済格差が拡大すると、社会におけるその個人の相対的な位置は変化する。それゆえ、自分の厚生水準の決定に当たって他人の経済的状態との比較を重視する人がいたとして、その人が低所得者であれば格差の拡大を嫌うであろうし、高所得者であれば自分の相対的地位が高まったことに満足をおばえるであろう。経済格差の変化に対する人々のこのような選好は、格差是正を意味する所得平準化政策への選好と連動していると考えられる。また、所得不平等度の大きさが、将来所得の不確実性の指標となっている場合、高所得者は低所得層の拡大をみて所得リスクが上昇したと感じるであろう。その結果、一種の保険としての再分配政策を支持する人々が増える可能性がある。

（４）機会の平等についての認識：その社会の「競争条件」がフェアでないと感じられている場合、人々は「結果としての不平等」を許容しないかもしれない。すなわち、機会の平等への信頼と再分配政策の支持は、代替的な関係にあるのではないか。実際、Alesina and La Ferrara(2001)によると、アメリカで機会の平等が実現しているとみている人々は、階層移動性が上昇すると所得平準化政策に対してより否定的になっている。

（５）所得、消費、階層移動の履歴および失業経験：経済システムに関する主体の知識が不完全な場合は、将来への期待形成にさいして各個人の履歴が果たす役割が重要になる。たとえば昇給・減給・消費の変動・失業などの経験や、親の所得階層などの情報が、自分自身の階層移動の可能性を楽観的に見るか悲観的に見るかを大きく左右しうる。この点を追求した動学的ゲーム理論モデルにPiketty(1995)がある。Alesina and La
Ferrara(2001)、Ravallion and Lokshin (2000)は、個人的な履歴が再分配政策への選好に大きく影響していることを実証している。

（６）リスク回避度：リスク回避的な個人はセーフティ・ネットとして再分配政策を支持する傾向が強いと考えられる。これまでの実証研究では、リスク回避度の代理変数として自営業主ダミーをもちいるものが多かった。Alesina and La Ferrara(2001)は、再分配政策の是非を従属変数として、自営業ダミーの係数が有意に負である（自営業主には再分配に否定的な傾向が強い）との結果を得ている。しかし、自営業主であることをリスク回避度の低さをあらわす指標としてどれほど信頼してよいかは議論の余地があるう。本稿では、雨傘を携行する最低予報降水確率をリスク回避度の指標として利用した。

（7）年齢：前述の POUM 仮説が正しければ、将来の階層上昇を期待できる場合には、現在所得水準が低い人であっても必ずしも再分配政策を支持しない。しかし、ある程度の年齢を超えると将来所得階級を上昇する可能性が小さくなっていくとすれば、他の事情を一定として、加齢とともに再分配政策を支持する傾向が強まると考えられよう。特に低所得層において、年齢が高くなると再分配支持の傾向が強まる、との仮説をたてることができる。ただし、Alesina and La Ferrara(2001)においては、アメリカでは年齢が高いほど再分配政策を支持しないという結果が得られている。

（８）失業の可能性：所得や消費水準の変数で制御してもなお、将来失業する不安感が、人びとの厚生と再分配政策への選好に重大な影響を及ぼしている可能性はある。事実、主観的厚生（生活満足度や幸福度）に関する最近の実証研究によると、失業は所得の減少など経済状態の悪化のみならず、様々な心理的コストを伴う、という知見をえている。(Frey and Stutzer(2002a,b)、大竹・富岡(2002))。

（9）利他主義：高所得者は所得平準化政策から純便益で口スを被るが、利他主義的性向が十分に強い高所得者は、再分配政策を承認するであろう。利他主義は静学的な環境でも影響力をもち得る要因である。

所得平準化政策の是非をめぐるこれらの仮説を、以下で検証する。

## 3 ．推定モデルとデータ

### 3.1 モデルと推定方法

再分配政策に関する第 i 個人の（観察不可能な）選好は、いわゆる latent variable $ Y_{i}^{*} $ によって

$$ Y_{i}^{*}=X_{i}\beta+U_{i}\gamma+M_{i}\lambda+\boldsymbol{\varepsilon}_{i} $$
と表現しうると仮定する。 $ Y_{i}^{*} $ は、回答者が再分配政策を好むほど大きな値をとる。 $ X_{i} $

は個人属性のベクトルであり、性別、年齢、学歴、所得などの個人属性の他に、リスク回避度や利他主義的傾向など効用関数のパラメターの指標を含む。 $ U_{i} $ は失業の経験と不安の有無を示すダミー変数のベクトルであり、たとえばこの係数γの推定値が統計的に有意な正の符号をもったとすれば、失業の当事者である人々の間では所得平準化政策を求める傾向が強いと結論できる。 $ M_{i} $ は階層上昇性が高まったと回答した場合に1をとるダミー変数である。推定された入の符号がマイナスであるならば、人々は階層移動性と再分配政策との間に代替関係を想定していると解釈できよう。 $ \varepsilon_{i} $ は誤差項である。

（１）において、実際は $ Y_{i}^{*} $ は観察不可能である。そこで変数 $ Y_{i} $ を、回答者iが再分配政策に賛成である場合１をとり、中立あるいは反対である場合に0をとるものとし、さらに次の関係を満たすと仮定する：

$$ Y_{_{i}}=0\quad if Y_{_{i}}^{*}<\mathfrak{u}_{_{1}} $$

$$ Y_{_{i}}=1\quad if\quad\mathfrak{u}_{1}\leq Y_{_{i}}^{*} $$

ここで$\mu_{1}$は、$\delta$とともに推定されるべきパラメータである。誤差項$\varepsilon_{i}$が正規分布に従

うとの仮定のもと、以下でプロビット推定を行う。その際、誤差項が各クラスター（市町村）内で相関している可能性を考慮して、頑健標準誤差を使用する（クラスター間では独立性が満たされているものとする）。変数ベクトルの詳細は論文末尾の「変数の説明」にまとめている。

### 3.2 データと記述統計

本稿の著者は独自に意識調査を設計し、「くらしと社会に関するアンケート」の名称で2002年2月13日から26日に実施した。対象は全国の20歳から65歳で、6000人を層化2段無作為抽出法で抽出、質問票を郵送した。総回収数は1943、うち有効回収数は1928（有効回収率32.1%）である。設問を大まかに分類すると、日本経済について（所得水準の決定要因とその規範的評価、過去と将来の所得分布の変化、種々の再分配政策に関する是非、失業率上昇の原因など）、回答者の経済状態について（現在の所得、資産、予想所得、予想インフレ率、失業経験、幸福度、階層意識など）、回答者の効用関数に関する質問（リスク回避度など）、その他個人属性（性別、年齢、自分と親の学歴、職業他）などがある。

前節（１）式の被説明変数に用いた再分配政策の強化に対する支持の有無は、「（税制や社会保障制度を用いた）豊かな人から貧しい人への所得の再分配の強化」という政
策への賛否の回答による。回答選択肢は「1．賛成、2．どちらかというと賛成、3．どちらともいえない、4．どちらかというと反対、5．反対」。このうち「賛成」および「どちらかというと賛成」を所得再分配強化政策への支持者（＝1）、それ以外を不支持者（＝0）として変数をつくり、プロビット推定による分析を行った。

記述統計を図1から図5に示した。図1によると、所得階層を上がるにつれて所得平準化政策を支持しない傾向が強まっている。これは理解しやすい現象である。しかし、最低所得層において再分配強化に賛成しない回答者がかなりの割合で存在している上、逆に最高所得層で賛成と回答した人々も相当数にのばる。つまり、再分配政策から得られる純便益（受給－拠出）が現在正であるか負であるかは、回答者の再分配強化をめぐる賛否を十分には説明していない。換言すれば、利己的個人による静学的なモデルには十分な現実的説明力が無い。

図２で年代別にみると、高齢者は再分配支持が多いが、年齢に応じた線形の相関があるとは言いがたい。図３で男女別にみた場合、7.5％ポイント程度、男性に再分配の支持者が多い。これは他の先進国での調査結果とは逆である。図４をみると、失業者が再分配政策を強く支持していることがわかる。図４の数字は、失業者の代わりに、「過去５年間で失業した経験があるか」、または「今後２年間で自分か家族の誰かが失業する不安を感じているか」、を用いた場合でもほとんど同じである。

表 1 には推定に用いる各変数の記述統計を一覧にまとめている。平均年齢は45歳で既婚者が76％を占める。リスク回避度 RiskAvs は約50％が平均。失業者が2.6%、過去5年間で失業経験のある回答者は20%、今後2年間で失業する可能性を感じている回答者は40％にものぼっている。所得分布に関する質問をみると、階層上异性が高まったと答えた（PoorGotRich=1）のは全体の10%であるのに対して、逆に高所得層からの下降傾向が強まった（RichGotPoor=1）との見方は55％の人びとがもっている。「貧困家庭、ホームレスが増加した」（MorePoor）は実に85％の回答者がYesと答えている。過去5年間の格差に関する問いに移ると、所得格差（IncomIneq）、資産格差（WealthIneq）、正社員・非正社員間の格差（IneqPart）は50％から66％の人びとが拡大したと認識している。学歴による格差が広がったとの回答は23.5%である。全体として、所得分布の変動を多くの人々が意識していることがわかる。
## 4 ．推定結果

### 4.1 基本モデル

表 2 に、個人属性の影響だけを説明変数に入れて、再分配政策の強化に対する賛否を説明変数としたモデルの推定結果を示した。表には、限界効果と標準誤差が示されている。

ダミー変数 female の係数は有意にマイナスであり、女性は男性に比して再分配に否定的であることがわかる。これはアメリカやロシアでの結果とは逆である。既婚か否かで経済状態が変わってくるならば、それに対応して再分配への支持も変わってくる可能性があるが、独身および離死別者のダミー変数 NoMarried は正の符号が推定されたものの有意ではない。女性の独身・離死別者も有意な係数を持っていない。 $ ^{8} $

次に年齢の効果をみる。将来の階層上昇を期待できる場合には、現在所得水準が低い人であっても必ずしも再分配政策を支持しないという前出のPOUM仮説のもとで、もしある程度の年齢を超えると将来所得階級を上昇する可能性が小さくなっていくとすれば、加齢とともに再分配政策を支持する傾向が強まると考えられよう。特に低所得層において、年齢が高くなると再分配支持の傾向が強まる、との仮説をたてることができる。この予想はおおむね正しく、推定結果を見ると、年代ダミー（落とされているカテゴリーは20代）は40代で若干再分配の支持が落ち込むものの、基本的に年を重ねるほど支持が強まっていることがわかる。この傾向は低所得層においてのみ観察されることを後に所得階層別の推定結果で確認する。

学歴は有意ではない。世帯の住宅土地資産についても有意な係数が推定されていない。これに対して世帯の貯蓄水準が高い回答者は所得再分配強化政策を支持しない確率が高い。また、世帯収入の階層ダミーをみると（落とされているカテゴリーは最低所得層）階層を上がるにつれて再分配強化を支持しない傾向が顕著になっている。また自営業主は反対する傾向がある。

所得や貯蓄に関する以上の結果は、標準的な利己的経済人の仮定にもとづく予想とおおむね合致している。先行研究の結果ともほぼ同じであり、本稿のデータと推定方法が基本的に信頼しうるものであることを示唆している。

ただし、男性と高齢者に再分配政策に対する支持が強いという結果は、海外の研究結果と反対である。Alesina and La Ferrara(2001)は、アメリカでは女性の方が再分配政策強化に対する支持が強いという結果を示し、これに女性の多くは機会の均等が満たされていないと感じているため、との解釈を与えている。Ravallion and Lokshin (2000)によると、ロシアでも女性は所得平準化をより強く支持している。Edlund and Pande (2002)は近年アメリカで女性の民主党支持者が増加している背景として、離婚によって女性の所得が低下する場合が多いことをあげている。日本の研究結果との違いを明らかにするのは今