Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
昭和15～24年度は, 分与税分与金特別会計(昭和23・24年度は配付金, 配付金特別会計)の一般会計からの受入額(昭和20年度のみは支出済額), 分担金及び負担金, 国・県支出金, 地方公共団体分担金, 納付金

昭和25～28年度は，地方財政平衡交付金，分担金及び負担金，国庫支出金，都道府県支出金，地方公共団体分担金，納付金

昭和29～33年度は，一般会計歳入決算額中の公共事業費分担金及び公営企業以外の地方歳入合計決算額中の地方交付税，地方議与税，国庫支出金

昭和34年度以降は普通会計歳入決算額中の地方交付税，地方議与税，国庫支出金

(c) = (a + b) - (c + d + e)

a 国の歳出総額（付・第1表のA） 161,040,869,174

98,898,875,174

b 地方の歳出総額（付・第3表のA） 96,418,554,000

c 地方交付税（付・第2表のCのbの内訳）16,477,968,000

d 地方讓与稅 2,271,480,000

e 国庫支出金（付・第2表のCのbの内訳） 15,527,112,000

資料：昭和10年度以降決算歳出決算報告書

自治庁「地方財政概要」昭和20～30年度

自治庁「地方財政統計年報」昭和31～34年度

自治庁「昭和35年度都道府県決算状況調」

自治庁「昭和35年度市町村決算状況調」・「昭和35年度大都市及び特別区決算状況調」

自治省「地方財政の状況」昭和37年度～平成10年度

総務省「地方財政の状況」平成11年度以降

## 4 国の教育費（d・1）

付・第1表の「国の教育費(C)」昭和10(1935)年度以降の金額に同じ。

7,859,891,001

## 5 国の教育費（d・2）

付・第2表の「国の教育費(C)」昭和11(1936)年度以降の金額に同じ。

10,656,189,193

## 6 地方の教育費（e）

付・第3表の「地方教育費総額(B)」の金額に同じ。

17, 208, 807, 267 （16, 123, 056, 173）

## 7 純計（f）

「国の教育費(d・1)」と「地方の教育費(e)」との合計額から，付・第1表の「地方教育費補助(D)」(付・第3表の「国庫負担金・補助金額(C)」と同じ)を控除した額である。

$ f = a + b - c $

22, 723, 181, 475 (21, 637, 430, 381)

a 国の教育費(付・第1表のC) 7,859,891,001

b 地方教育費総額(付・第3表のB 17,208,807,267（16,123,056,173）

c 地方教育費補助(付・第1表のD) 2,345,516,793

## 8 うち義務教育費（g）

昭和10～15年度は，「文部省年報」による市町村立小学校公学費である。

昭和16～21年度は,市町村立小学校公学費の次の方式による推定額である。

(各年度の文部省一般会計蔵出額（平成12年度は文部科学省一般会計蔵出額）

中の義務教育教員俸給補助金×2)= $ \alpha $

$ (\alpha+\text{昭和15年度の義務教育教員給与以外の地方教育費})=\beta $

$$ \beta\quad\times\quad\frac{ 各年度 \mathcal{D} 市町村立小学校児童数 }{ 昭和 15 年度 \mathcal{D} 市町村立小学校児童数 } $$

昭和22年度は,「文部省年報」による都道府県立・市町村立の小学校及び中学校経費である。

昭和23・24年度は，「文部省年報」による国立及び都道府県立・市町村立の小学校・中学校及び盲・聾学校の経費である。

昭和25～28年度は，「地方教育費調査報告書」，「国立初等・中等学校教育費調査報告書」，「文部省年報」及び「学校基本調査報告書」による国立及び公立小学校・中学校及び盲・聾・養護学校教育費の合計額である。

昭和29年度以降は，「地方教育費調査報告書」と「学校基本調査報告書」による国立・公立の小学校・中学校及び特別支援学校（平成18年度までは盲・聾・養護学校）教育費（ただし，平成18年度までは公費に組み入れられない寄附金を除く）の合計額である。

ただし，昭和23～28年度の盲・聾・養護学校については，それぞれの年度の義務教育相当の小学部の学年の児童数と全児童生徒数との比率をもって盲・聾・養護学校教育費総額中の義務教育相当額を推定したものである。

平成14年度から中等教育学校の経費を前期課程と後期課程の人数で按分し，義務教育にあたる前期課程相当額を推定している。

(g) = a + b

10,496,022,169 (9,941,277,504)

a 公立学校義務教育費計 10,438,994,940（9,884,250,276）

公立小学校 6,063,597,050 （5,735,357,011）

公立中学校 3,449,293,785 （3,247,392,501）

公立特別支援学校 916,432,152 （891,972,642）

公立中等教育学校（前期課程） 9,671,953 （9,528,122）

b 国立義務教育費計 57,027,228

国立小学校費 20,083,726

国立中学校費 18,590,306

国立特別支援学校費 17,002,851

国立中等教育学校費 (前期課程) 1,350,345

## 資料：文部省「文部省年報」昭和10～26年度

「国立初等・中等学校教育費調查報告書」昭和25～28会計年度

「地方教育費調查報告書」昭和25会計年度～平成10会計年度

「学校基本調查報告書」昭和25年度～平成12年度

文部科学省「地方教育費調查報告書」平成11会計年度以降

「学校基本調查報告書」平成13年度以降
国の教育費について(付・第1表 注より)

地方の教育費について(付・第3表 注より)
独立行政法人日本学術振興会における学術研究助成基金並びに先端研究助成基金及び研究者海外派遣基金の運用に関する取扱要項

$$

\begin{pmatrix}

\text{平成 21 年 11 月 27 日} \\

\text{理事長裁定} \\

\text{改正 平成 22 年 6 月 30 日} \\

\text{改正 平成 23 年 4 月 28 日} \\

\text{改正 平成 25 年 4 月 1 日}

\end{pmatrix}

$$

(趣旨)

第1条 この要項は、独立行政法人日本学術振興会学術研究助成基金設置規程（平成23年規程第26号）第5条、独立行政法人日本学術振興会先端研究助成基金設置規程（平成21年規程第26号）第5条、独立行政法人日本学術振興会研究者海外派遣基金設置規程（平成21年規程第27号）第5条に基づく学術研究助成基金並びに先端研究助成基金及び研究者海外派遣基金（以下「基金」という。）の運用に関し、必要な事項を定める。

(運用の原則)

第2条 基金の運用にあたっては、次の各号に留意しなければならない。

（１）安全性の確保を最優先とした運用に努めること。

（２）運用は事業の執行に支障のない範囲内で行うものとし、流動性の確保に努めること。

（３）収益性の向上に努めること。

2 基金の運用に際しては、複数の金融機関の比較を行い、競争性の確保を図ることとする。

(運用方法)

第3条 基金の運用に当たっては、独立行政法人日本学術振興会法（平成14年法律第159号。）第18条第3項及び附則第2条の2第3項に規定する方法により行うものとする。

2 支払時期が1年を超えると見込まれる資金については、短期的な運用にこだわることなく、業務の執行に支障のない範囲で中長期的な運用を行うことができるものとする。

3 金融市場の競争原理を活用し、有利な条件の実現に努めることとする。

(取引相手の選定)

第4条 取引相手の選定方法については、複数の金融機関から引合書を徴収し、運用の原則に従い、安全性に十分配慮した上で運用利回りが最も高い金融機関を選定するものとする。

2 引合依頼先については、金融庁が指定する格付け機関のうち、2社以上において長期
債務の評価がA以上である金融機関とする。

3 引合いに際しては、金融機関に対して運用しようとする額、運用期間等を提示するものとする。

## (債券の選定条件)

第5条 独立行政法人通則法（平成11年法律第103号）第47条第1号に規定する債券については、金融庁が指定する格付け機関のうち、2社以上において長期債務の評価がA以上である発行体の債券とする。

(金融商品の満期保有)

第6条 満期設定のある金融商品は、原則としてその満期到来日又は償還期限まで保有するものとする。

## (元本の保全)

第7条 金融商品の運用期間中に、預貯金の預入先又は保有債券の発行体（以下「運用先金融機関等」という。）が第4条第2項又は第5条に規定する基準を下回った場合には、専門家の意見を聴取しつつ、元本の保全について支障の有無を検討しなければならない。

2 前項の検討の結果、元本の保全に支障があると認められる場合には、金融機関及び預金種別等の変更又は解約等により、速やかに元本の保全に努めなければならない。

## (運用責任者等)

第8条 運用責任者は、理事長とする。

2 運用業務は審議役又は研究事業部参事が行うものとし、この業務に係る事務は基金管理課長が行うものとする。

## (基金の出納)

第9条 基金の出納業務は、独立行政法人日本学術振興会会計規程（平成15年規程第6号。以下「会計規程」という。）第6条に規定する出納役の命令に基づき、会計規程第7条に規定する出納主任が行う。

2 基金管理課長は、預金の預入先又は債券の購入先が決定したときは速やかに出納主任に報告するものとする。

## (運用先の監視・情報収集)

第10条 出納主任及び基金管理課長は、次の各号により、運用先金融機関等の経営状況の監視等を行うものとする。

（１）運用先金融機関等の経営悪化の兆候を早期に察知するため、常に監視を行うものとする。

（２）運用先金融機関等の経営状況等について、定期的に情報収集を行うものとする。
(事故の報告)

第11条 基金の運用において事故が発生した場合は、審議役又は研究事業部参事は直ちに理事長及び出納役に報告しなければならない。

(運用実績の報告)

第12条 審議役又は研究事業部参事は、運用実績を定期的に、また必要に応じ、理事長及び基金管理委員会に報告するものとする。

## 附則

この要項は、平成21年11月27日から施行する。

## 附則

この要項は、平成22年6月30日から施行し、平成22年4月1日から適用する。

## 附則

この要項は、平成23年4月28日から施行する。

## 附則

この要項は、平成25年4月1日から施行する
## 参照条文

○独立行政法人日本学術振興会法（平成14年法律第159号）

(学術研究助成基金)

第十八条 振興会は、第十五条第一号に掲げる業務のうち文部科学大臣が財務大臣と協議して定めるもの及びこれに附帯する業務に要する費用に充てるために学術研究助成基金を設け、第四項の規定により交付を受けた補助金をもってこれに充てるものとする。

2 学術研究助成基金の運用によって生じた利子その他の収入金は、学術研究助成基金に充てるものとする。

3 通則法第四十七条及び第六十七条（第四号に係る部分に限る。）の規定は、学術研究助成基金の運用について準用する。この場合において、通則法第四十七条第三号中「金銭信託」とあるのは、「金銭信託で元本補てんの契約があるもの」と読み替えるものとする。

4 政府は、毎年度、予算の範囲内において、振興会に対し、学術研究助成基金に充てる資金を補助することができる。

(国会への報告等)

第二十一条 振興会は、毎事業年度、学術研究助成業務に関する報告書を作成し、当該事業年度の終了後六月以内に文部科学大臣に提出しなければならない。

2 文部科学大臣は、前項の報告書の提出を受けたときは、これに意見を付けて、国会に報告しなければならない。
ESRI Discussion Paper Series No.187

# 昭和恐慌期のマネーはベースマネーでコントロールできたのか

by

原田 泰

佐藤綾野

July 2007

# 內閣府経済社会総合研究所 Economic and Social Research Institute Cabinet Office Tokyo, Japan
# 昭和恐慌期のマネーはベースマネーでコントロールできたのか*

原田泰

佐藤綾野**

## 概要

日本における大恐慌、すなわち昭和恐慌は、他の国々に比較すれば、軽微なものに終わった。昭和恐慌が「軽微」に終わった理由として、様々な議論があるが、原田・佐藤・中澤[2007]は金融政策であるという結論を導き出している。原田・佐藤・中澤の論文では金融政策変数として M2 を用いている。しかし、M2 は、金融政策当局が目標とすることはできるが、直接コントロールすることはできない。すなわち、M2 をどのようにコントロールできるのかが重要な問題となる。

そこで、信用乗数に焦点を当て、部分調整モデルによって、その動きを説明することを試みたが、理論と適合する結果はえられなかった。しかし、信用乗数が安定した変数であることは確認できた。

このことに着目して、ベースマネーを伸ばすことによって M2 を安定的に伸ばすことが可能であるかどうかを分析した。結果は、ベースマネーの増大によって M2 が増大し、その関係は安定的であるとなった。本稿の分散分解によれば、M2 の変動の 35% がベースマネーで説明できるという結果になり、ベースマネーの M2 に与える影響は数量的にも大きかった。M2 の増大によって名目 IIP も上昇することになるだろう。

以上の結果は、デフレの深刻な昭和恐慌においても、ベースマネーの増大によって、景気回復が可能であり、また、現実にベースマネーの増大もあって景気が回復したことを示している。

## 参考文献

原田泰・佐藤綾野・中澤正彦「昭和恐慌期の財政政策と金融政策はどちらが重要だったか？」ESRI Discussion Paper Series Nb. 176，2007年3月、内閣府経済社会総合研究所
# Could Money in the Showa Depression Era Be Controlled by Base Money?

Yutaka Harada (Chief Economist, Daiwa Institute of Research)

Ayano Sato (Lecturer, Niigata Sangyo University)

## Abstract

The Great Depression in Japan, also known as the Showa Depression, was not as serious as the Great Depressions in other countries. There have been many arguments to back up this claim: Harada, Sato, and Nakazawa [2007] concluded that Japan's monetary policy alleviated the Depression. This analysis uses M2 as a monetary policy instrument. Monetary authority can use M2 as a target, but cannot directly control M2. That is, how to control M2 becomes an important issue.

We tried to explain the behavior of the money multiplier by using a partial adjustment model, but the results do not fit the theory of explaining the money multiplier. However, it is confirmed that the money multiplier was a stable variable in the era.

We then analyzed whether M2 could grow by increasing base money, and concluded that an increase of base money caused the increase of M2, and that this relation was stable. According to the variance decomposition in this paper, 35 percent of fluctuation of M2 was explained by that of base money. It is also suggested that the increase of M2 increased price and industrial production.

The above results show that the increase of base money saved the Japanese economy from the Showa Depression.

## Reference

Harada, Yutaka, Ayano Sato, Masahiko Nakazawa, “Shouwa Kyoukou Ki no Zaisei Seisaku to Kinyu Seisaku wa dochiraga Juyou dattaka (Which Was More Important During the Showa Depression: Fiscal Policy or Monetary Policy?),” ESRI Discussion Paper Series No.176, March 2007, Economic and Social Research Institute, Cabinet Office
# 昭和恐慌期のマネーはベースマネーでコントロールできたのか $ ^{*} $

# 原田泰

## 佐藤綾野 $ ^{**} $

### 1. はじめに

1930 年代の世界的大恐慌は、物価や生産の 3 割にも及ぶ縮小、4 人に 1 人が失業しているという経済の大混乱を引き起こした。

これに対して日本における大恐慌、すなわち昭和恐慌は、他の国々に比較すれば、軽微なものに終わった。鉱工業生産指数は、1929年の水準から1932年まで2%しか低下しなかった $ ^{1} $ 。昭和恐慌が「軽微な」ものに終わった理由として、財政政策、金融政策両面からの政策が有効だったという議論があり、また、そのどちらが有効であったかという論争がある。どちらが有効であったかについては、原田・佐藤・中澤[2007]は金融政策であるという結論を導き出しているが、これについてはなお議論がある。原田・佐藤・中澤の論文では金融政策変数としてM2を用いている。しかし、M2は、金融政策当局が目標とすることはできるが、直接コントロールすることはできない。すなわち、M2はどのような変数によって影響を受けるのか、M2をどのようにコントロールできるのかが重要な問題となる。

本稿は、1930 年前後の金融政策がいかなるもので、どのようにすれば M2 をコントロールできたのかに焦点を当てる。すなわち、信用乗数とベースマネーに焦点を当てて、昭和恐慌前後、さらに広く 1926 年から 1940 年までの金融政策を分析する。ベースマネーは信用乗数を介してマネーとなり、経済の実質変数にも物価にも影響を与えるが、そのとき、ベースマネー、または金利を動かすことで、どの程度 M2 をコントロールすることができ
たのかを考える。

本稿の具体的な構成は以下の通りである。まず、第2節においては、当時の金融政策と信用乗数の変化を簡単に振り返る。次に第3節および4節において信用乗数がどのような要因で変化したのかを部分調整モデルによって分析する。最後に、第5節において、ベースマネーによってマネーサプライをコントロールすることができたのかを考察する。

分析を通じて得られた結論を先取りして簡単に述べれば、ベースマネーの拡大によって、M2を増大させ、原田・佐藤[2007]の示唆するように、金融政策によって昭和恐慌をより軽微なものにすることができたということになる。

### 2. 信用乗数の動向

通常、金融政策の波及経路としては、第1に中央銀行がベースマネーを供給し、第2にそれが信用乗数過程を通じてマネーサプライの変動をもたらし、この変動が流動性の水準や金利、インフレ率等を通じて経済活動に影響すると考えられている。

そこで、まず 1926 年から 1940 年までのベースマネーと信用乗数を概観することから始めよう（データの定義と出所は実証分析の節で説明する）。

図1には、信用乗数、ベースマネー、Mを示している。信用乗数（M/ベースマネー）は季節変動を除けば、1920年代においては低下トレンドがあるが、30年代には小さな上昇トレンドに転じ、30年代後半以降上昇トレンドが大きくなる。途中、2回の異常値がある。1927年4月、1936年2月である $ ^{2} $ 。原田・佐藤[2007]では、金融政策に重要な影響を与えたものとして金本位制からの離脱を強調しているが、信用乗数には離脱した31年12月、その直後の32年1月ともに大きな変化は見られない。

27 年の異常値は昭和金融恐慌時のもので、ベースマネーを急増させたが、当然に預金は増えなかったことの結果である。36 年の異常値は 2.26 事件ショックのものである。2.26 事件では異常値が出て、32 年の 5.15 事件には出ていないのは不思議ではあるが、5.15 事件の深刻さは 2.26 事件に比べると小さいということかもしれない。

グラフから見た限りでは、季節変動と前述の異常値を除けば、1920年代ではベースマネーはほぼ一定に保たれ、30年代の初期に低下し、その後安定的に上昇した後、30年代の末になって急上昇している。

全体の傾向としては、ベースマネーが増大したときには、M2も信用乗数も上昇しているように見える。しかし、変化のタイミングは、ベースマネー、M2、信用乗数で微妙なずれがある。ベースマネーに応じてM2は変化しているが、30年代初のM2の上昇はベースマネーの上昇よりも早く、信用乗数もより早く上昇している。30年代央には、ベースマネーを伸ばしたがM2が増大しない時期があり、これが信用乗数の低下となって表れている。ただし、全体としては、ベースマネーの動きとM2との動きに大きな乖離がないことから、信用乗数
はベースマネーの動きを素直に（同方向に）M2に伝えたといえそうである $ ^{3} $ 。これは、バブル崩壊後、ベースマネーの上昇にもかかわらず信用乗数が低下したことによってマネーサプライが増大しなかった1990年代の信用乗数の動きと大いに異なるところである（90年代以降の信用乗数については、飯田・原田・浜田[2003]参照）。

なお、ベースマネーで金融政策のスタンスを判断すれば、20年代においては若干の引締め（経済が成長している中でベースマネーを固定していれば物価は下落する）、20年代末には引締め、33年以降は緩和していたと判断できよう。

### 3. 信用乗数の変動要因

信用乗数の変化の要因についてはこれまでもいくつかの仮説があげられてきた $ ^{4} $ 。ここでは伝統的な2つの仮説を紹介し、この仮説によって分析を進める。

従来、信用乗数の決定因としては金利の変動と景気循環が指摘されてきた(堀内〔1980〕)。堀内は金利の上昇により信用乗数が上昇するとする仮説を Bailey-Friedman 仮説（B-F 仮説）景気上昇過程において信用乗数が低下するとする仮説を Mitchell-Hawtrey 仮説（MH 仮説）と整理している。B-F 仮説の根拠は、金利が上昇すれば各経済主体が現金を、金融機関は現金と準備預金を節約するという貨幣保有の機会費用に注目するものである。MH 仮説は、景気上昇過程において、消費支出や賃金所得の増加により家計・企業の現金需要が増加するという貨幣需要の取引動機に注目するものである。

好況期に金利が上昇し、消費支出や賃金所得も増加すると、好況期の信用乗数は、B-F仮説によれば上昇し、M-H仮説によれば低下することになる。もちろん、景気と金利は完全に相関しているわけではないので、両仮説は相互に排除するものではない。特にここで現金の機会費用としている名目金利は、フィッシャー効果によってインフレ時には高まるので、景気と物価上昇の逆相関が見られる時期には、金利と景気との相関はそれだけ弱まることになる $ ^{5} $ 。また、80年代の後半は低金利下において景気拡大が続き、90年代に低金利の下で景気が停滞していたことは記憶に新しい。したがって、この2つの仮説には補完する面がある。

戦前の日本経済に関し、この観点から信用乗数を分析した研究は皆無と思われるが、戦後については、信用乗数は景気上昇期に低下し、景気下降期には上昇すると結論する研究が多い（堀内〔1980〕第6章、山本〔1980〕、成川〔1981〕）。すなわち、先行研究ではMH仮説が支配的であることが示唆されてきた。また、古川〔1985〕第5章は、B-F仮説を否
定している。これらはいずれも80年代中期までの研究であるが、原田・杉原〔2002〕は、この2つの仮説が補完的なものであることを示している。これは、金利の自由化が進んだ80年代以降では、BF仮説は一般に成立し、MH仮説は符号条件こそみたすが有意性は高くないというものである。

しかし、90 年代には不況下での信用乗数の継続的低下、名目利子率がゼロ以下にはならないという制約など B-F 仮説・M-H 仮説を中心とした考察ではとらえきれない現象が生じている。90 年代の信用乗数の研究も多くはないが、地価や株価の下落、過大な債務のもたらす金融部門や企業部門の不安定性の増大、期待物価の重要性などを考慮した研究がある（これらの研究の紹介は飯田・原田・浜田[2003]にある）。

しかし、1930年代前後においてデフレ期待は重要であったと思われるが、不況下での信用乗数の継続的低下、名目利子率のゼロ制約などの問題は生じていない。そこで本稿では、まず従来型の仮説（B-F仮説・M-H仮説）とデフレ期待に焦点を当てて分析を行う。

デフレ期待と信用乗数の関係について考えると、名目収益率が固定されている金融資産、名目固定的な資産の期待実質収益率は、その名目収益率から期待インフレ率を除いたものになる。典型的な名目固定資産である現金の場合には、その収益率はインフレ率のみから決定される。実物投資の収益性が低く、期待デフレ率が高い場合、実物投資よりも名目固定的な資産を保有する方が有利である。家計に関しても、株式・社債等の資産よりも現預金のような名目固定資産へポートフォリオの比重を移す。このとき企業の資金需要は小さく、貸出を通じた信用創造のプロセスはうまく働かない。このため、信用乗数は低下するだろう $ ^{6} $ 。

## 4 ．信用乗数の説明モデル

本節では時系列分析の手法を用いて、以上の3仮説の妥当性を検証していこう。変数は信用乗数、B-F仮説に対応して名目利子率、M-H仮説に対応して景気の代理変数、期待物価仮説に対応して期待物価の4つである。

信用乗数は、M2をベースマネーで除したものである。利子率はコールレート、景気の代理変数としては鉱工業生産指数を使用しているが、本来MH仮説による現金需要の変化は名目的な景気動向から影響される。そこで、以下では鉱工業生産指数に消費者物価指数（東京小売物価指数）を掛けた一種の「名目鉱工業生産指数」を景気の代理変数として推計を行っている。また期待インフレ率は、企業物価指数を使用し完全予見とAR(3)モブルにより2種類作成している（以降、2種の期待インフレ率について、前者を期待インフレ率（完全予見）後者を期待インフレ率（AR）と呼ぶ。作成方法は、補論A参照のこと）。

以上の変数の出所は表1にあるとおりである。データはいずれも月次である。これらの
変数はいずれも一般にはなじみのないものであるので、その動きを図2に示している（図2には図1のデータの対数を取ったものも示している）。

## 部分調整モデルによる推計

以上の考察を踏まえ、信用乗数を部分調整モデルを用いて推計する。被説明変数は信用乗数の対数値、コールレート、名目鉱工業生産指数の対数値、期待インフレ率、および信用乗数の対数値の1期ラグである。金利と期待インフレ率以外は対数値を取っているので、推計式のパラメータは弾力性を表すことになる。被説明変数の1期ラグを説明変数に加えているのは、金利や名目鉱工業生産やインフレ率が変化したとき、信用乗数がゆっくりと新しい均衡水準に変化していくという部分調整モデルを想定しているからである。すなわち、均衡信用乗数は

$$ 均衡信用乘数 =a+b 金利 +c 名目生產 +d 期待インフレ率 $$

であるが、部分調整モデルでは当期の信用乗数は、前期の信用乗数と均衡信用乗数との差の一定割合を調整していくから

$$ 信用乘数 = 信用乘数 _{._{1}}+\kappa\quad( 均衡信用乘数 - 信用乘数 _{._{1}})\quad0\leq\kappa\leq1 $$

となる。均衡信用乗数を代入して

$$ \begin{aligned} 信用乘数 &= 信用乘数 _{.1}+\kappa\quad(a+b 金利 +c 名目生產 +d 期待インフレ率 - 信用乘数 _{.1})\\&=\kappa a+\kappa b 金利 +\kappa c 名目生產 +\kappa d 期待インフレ率 +(1-\kappa) 信用乘数 _{.1}\end{aligned} $$

係数を書き換えて

信用乘数 = α + β 金利 + γ 名目生産 + δ 期待インフレ率 + ρ 信用乘数.₁ 0 ≤ ρ ≤ 1

となる。

ここで、例えば金利の変化が信用乗数に及ぼす短期的な影響はβであるが、金利が永続的にそのままであった場合の長期的な影響はβ/(1-ρ)で与えられる。

このモデルを前項のデータによって推計する。推計に当たっては、27年の昭和金融恐慌時（27年4月）、金輸出再禁止時（1931年12月金輸出を再禁止、すなわち金本位制を放棄して為替を自由に変動できるようにした）、および36年の2.26事件時（36年2月）の異常値に対処するためのダミーも入れている。ダミー変数の詳細は、前掲の表1に記している。変数は利子率、各種ダミー、期待インフレ率を除き、対数値を用いている。
推計結果は表2のようである。まず期待インフレ(AR)を使用したモデルでは、金利βと期待インフレ率δの係数パラメータは有意でないが、他は1%水準で有意である。しかし、係数パラメータの値を見ると、金利と生産と物価の係数はいずれも正で、金利と期待物価は理論に適合しているが、生産は適合していない。1期前の信用乗数の係数ρは0.69で、均衡信用乗数と信用乗数に乖離が生じた場合、1-ρ=0.31から1ヶ月で30%程度ずつ調整されることがわかる。長期効果は、名目生産が1%上昇すると、0.151%信用乗数が上昇、金利が1%上昇すると、0.374%信用乗数が上昇、期待インフレ率が1%上昇すると、0.774%信用乗数が上昇することがわかる。期待インフレ(AR)を使用したモデルでは、有意ではないが、前述の3仮説のうちデフレ仮説あるいはBF仮説が支持されることがわかる。

期待インフレ率（完全予見）タイプを使用したモデルでも、金利βと期待インフレ率δの係数パラメータは有意でないが、他は1%水準で有意である。係数パラメータの値を見ると、金利と生産の係数は正で、金利は理論に適合しているが、生産と期待物価は適合していない。1期前の信用乗数の係数ρは0.69で、期待インフレ(AR)を使用したモデルと同様に、均衡信用乗数と信用乗数に乖離が生じた場合、1ヶ月で30%程度ずつ調整されることがわかる。また長期効果は、名目生産が1%上昇すると、0.155%信用乗数が上昇、金利が1%上昇すると、0.519%信用乗数が上昇、期待インフレ率が1%上昇すると、0.084%信用乗数が下降することがわかる。したがって、期待インフレ(完全予見)を使用したモデルでは、有意ではないが、前述の3仮説のうちBF仮説が支持される。

ダミーはいずれも有意であり、金融恐慌ダミーと2.26ダミーはマイナス、金本位制離脱ダミーの係数はプラスである。金融恐慌やクーデターで現金保有が上昇して信用乗数が低下し、金本位制からの離脱はデフレを終わらせるものであるから信用乗数を上昇させるのは当然だろう。これらのダミーの次の期にいれたダミーは、いずれも前期の反動で符号が逆になる。なお、以上の推計においては系列相関が疑われるので標準誤差はNewey-West法で修正している。

以上よりこの部分調整モデルからは、統計的には支持されないが、デフレ仮説あるいはB-F仮説が有力ではあるがことがわかる。但し、名目生産と信用乗数の有意な正の関係は、景気の良いときには信用乗数も上昇するという安定的な傾向があったと解釈することは出来るだろう。

## 信用乗数の推定値と実績値の対比

信用乗数の推定値と実績値を図3に示した。図によると、1927年4月、36年2月など、信用乗数が大きく動いていた部分は、ダミー変数を入れた結果、推定値と実績値の乖離は小さくなっている。理論値と実績値が乖離しているのは1929年5月から10月にかけてと31年1月から7月にかけてである。

1929 年 1 月から 12 月にかけて、実績値が理論値を下回っているのは、29 年ハイパワードマネーを低下させたところ信用乗数が低下して過去の傾向値以上に M2 が低下したとい
うことである。これは昭和恐慌の準備をしたことになるのかもしれない。金解禁を公約としていた浜口内閣が成立するのは29年7月だが、これ以前から金解禁＝実質的なデフレ政策は予想されていたと見ることができるだろう。

31 年 1 月から 7 月にかけては昭和恐慌からの回復が始まる時であり、ベースマネーが低下していたにもかかわらず、M2 がわずかに低下した時期である。

一般的に言って、29年、31年以外は、理論値は実績値を良く追っており、信用乗数は安定的と見てよいだろう。29年、31年においても、引締めがM2の動きに効いた、引締めを弱めた結果がM2の低下を和らげたということであるから、ベースマネーの動きに反してM2が反応したとは言えないだろう。ダミー処理した期間も、金融パニックやクーデター未遂事件が起これば現金需要が増大して信用乗数が低下するのは当然のことであり、信用乗数は予想できる範囲を動いていると結論できるだろう。

### 5. マネーサプライの制御可能性

中央銀行がマネーサプライに影響を与えるルートとしては、短期金利を低めに誘導することを通じてベースマネーを拡大させ、ベースマネーの増加が資産間の代替を通じてマネーサプライの増加に結びつくことが考えられる。また、これまでの分析では、信用乗数が安定していたことから、ベースマネーを動かすことによって、マネーサプライを動かすことが考えられる。そこで、統計的な観点からベースマネーがマネーサプライに与える影響を検討してみることとする。

## 推計の準備

まず、ベースマネー、M2、コールレートからなる VAR モデルを使って、Granger の意味での因果関係を検討した。データは月次データを用い、ラグは 10 期までの AIC の最小ラグにより 9 期をとった。コールレート以外は対数を取っている。これまでと同じダミーを用いている。変数も推計期間も同じである。

変数の ADF 検定と PP 検定の結果は表 3 にある。M2 については、一階の階差系列では、ADF 検定では単位根を棄却できないが、PP 検定では棄却できるので、以下の推定では差分を取ることによって定常化できるとした。ベースマネーも、PP 検定ではより確実に、差分を取ることによって定常化できることとなった。

## グランジャー因果性

グランジャー因果性の結果は表4の通りである(Grangerテストについては補論B参照のこと)。M2からベースマネーへの因果が1％、またベースマネーからM2への因果が1％で有意である。ベースマネーからコールレートへの因果も10％で有意性が確認できる。すなわち、ベースマネーとM2は相互に影響を与える変数ということになる。
## インパルス応答関数

図4がVARモデルのインパルス応答関数累積値である。インパルス応答関数の配列順は、ここではベースマネーを動かしてM2を動かすと考えているので、ベースマネー、コールレート、M2とした。またグランジャー因果性の結果は、この配列順を支持している。

インパルス応答関数の結果によると、ベースマネーを増大させるとM2が増大するという関係が5%の有意水準で確認できる。またコールレートは、M2にはほとんど影響を及ぼさない。追加的にM2の増大によっても、ベースマネーが拡大することが5%で有意であることがわかる $ ^{7} $ 。

## 分散分解

これまでの分析では定性的な影響関係、影響関係の統計的な有意性の検討に興味の中心を置いていた。しかし、1930年代を中心とするマネーサプライの動きを考察する上では、定性的な影響関係の有無のみならず、マネーの動きに影響を与える要因についての一種の寄与度を知る必要がある。VARのフレームの中で、変数の変動をその要因別に分解する手法として代表的なものに分散分解がある。

先に推計したベースマネー、M2、コールレート VAR モデルにより、M2 の分散分解を試みる。得られた結果は図 5 である。図によると、M2 の変動のうち 35.19% をベースマネーが説明し、2.84% をコールレートが説明していることがわかる。この結果からも、ベースマネーがある程度、M2 の動きをコントロールできると言えるだろう。

## M2を説明する推計式の安定性

さらに、上記の VAR モデルのうち M2 を被説明変数とする推計式を抜き出し、その安定性をチェックした。ここでは、CUSUM テストと CUSUNSQ テストを試してみた。

CUSUM テストは、1 時点ずつ推計期間を延長して回帰式を推計し、その残差の累積を検定統計量とするものである。累積残差が大幅に積み上がった時点で経済構造の変化があったと判定する。図6でCUSUMテストの結果をみると、サンプル期間全体が5%の信頼区間の中に入っており、推計された係数は安定的であると見なされる。

CUSUMSQ テストは、CUSUM テストと逐次残差を推計するが、その統計量は、累積残差の部分和を全サンプルの累積残差の総和で割るため、CUSUM テストとは異なり、ある時点で信頼区間から乖離しても、その時点以降で信頼区間から乖離するとは限らない。図6のCUSUMSQ テスト結果からは、1935年10月から36年12月まで5%の信頼区間から乖離する
が、その他のサンプル期間では、信頼区間内に入っている。

以上の２つの構造変化テストから、Mを、ベースマネーとコールレートによって説明する自己相関モデルは総じて安定的であり、ベースマネーおよびコールレートによってコントロール可能であったと推測される。

## ベースマネーの外生性

本稿では、ベースマネーによって M2 を動かし、M2 を安定的に拡大させることによって実体経済も安定化することができると考えている。M2 と実体経済の関係については、原田・佐藤[2007]で分析している。これに対して、ベースマネーは結果として決定されるもので、ベースマネーを動かすということは考えられないという反論があるかもしれない。しかし本稿でのグランジャー因果性の結果にも示唆されているように、ベースマネーとM2 は相互に影響を与え合う変数である。また、通常時の金融政策では、M2 の需要に応じてベースマネーが決定されるという金融政策が行われているかもしれない。しかし、昭和恐慌、その後の回復の時代についてみれば、金解禁のために意図的に金融を引締め（その結果、ベースマネーも縮小している）その後、景気回復のために意図的に金融を緩和している（その結果、ベースマネーも拡大している）。したがって、この時期についてはベースマネーの外生性を仮定することに問題はないと考えられる。

### 6. おわりに

1930 年代の信用乗数の動きを、Bailey-Friedman 仮説（B-F 仮説）、Mitchell-Havtrey 仮説（M-H 仮説）とデフレ期待仮説によって考察したが、仮説の想定する結果は戦前のデータでは得られなかった。

ここではむしろ、信用乗数が安定しており、景気と同方向に動いていることに着目する。景気刺激策が必要なときベースマネーを拡大すれば、ベースマネーが景気を刺激し、景気が信用乗数を刺激して、より高いMの伸びが期待できるからである。また、景気を引き締めるときにも効果的になる。そこで次に、ベースマネーを伸ばすことによってMを伸ばすことが可能であるかどうかを分析した。結果は、ベースマネーの増大によってMが増大するとなった。本稿の分散分解によれば、Mの変動のうち35％をベースマネーが説明するという結果になった。Mが増大すれば名目IIPも上昇するということになるだろう。

これは、デフレの深刻な昭和恐慌においても、ベースマネーの増大によって、景気回復が可能であり、また、現実にベースマネーの増大もあって景気が回復していたことを示している。

## 補論 A 期待インフレ率の作成

本稿では、2種類の期待インフレ率を使用している。本節では、その2種の期待インフレ率の作成方法について説明する。
まず完全予見タイプの期待インフレ率は、当期における次期のインフレ率期待は、次期のインフレ率に完全に一致すると仮定されるので、

$$ t 期の期待インフレ率 \quad=\quad t+1 期のインフレ率 $$

として作成している。

また AR タイプの期待インフレ率は、過去のインフレ率のみに基づいて、当期のインフレ率を予測すると仮定されている。インフレ率を $ \pi $ とすると推計式は、

$$ \pi_{_{t}}=c_{_{1}}+\sum_{i=1}^{n}c_{_{i+1}}\pi_{_{t-i}}+\varepsilon_{_{t}} $$

で表される。εは誤差項であり、予期されないインフレショックを表す。過去のラグ次数であるnは、n=1、2、3の中で決定係数、AC(自己相関)、PAC(偏自己相関)よりn=3を選択している。期待インフレ率は、 $ \pi_{t} $ の理論値 $ \hat{\pi}_{t} $ として作成している。完全予見タイプとARタイプの期待インフレ率は、図2に示している。

補論 B Granger テスト

本稿の Granger テストは、いわゆる pair wise のものではなく、ラグ p 次の m 変数 VAR において、例えば被説明変数を $ x_{t,1} $ とする第 1 式を

$$ x_{t,1}=\sum_{k=1}^{p}\alpha_{1,k}x_{t-k,1}+\sum_{k=1}^{p}\alpha_{2,k}x_{t-k,2}+\cdots+\sum_{k=1}^{p}\alpha_{m,k}x_{t-k,m} $$

とすると、帰無仮説 $ H_{0}:\alpha_{m-i,1}=\alpha_{m-i,2}=\cdots=\alpha_{m-i,p}=0,\quad(i=0,\cdots,m-2) $ に関して F 検定を行っている。

## 参考文献

飯田泰之・原田泰・浜田宏一「信用乗数の変化はいかに説明できるか」『経済分析』第171号、2003年12月、浜田・原田[2004]所収。

成川良輔「マネタリー・ベース・コントロールの有効性について - 我が国の信用乗数に関する実証研究を中心に -」『金融研究資料』1981年9月.

浜田宏一・原田泰『長期不況の理論と実証』東洋経済新報社、2004年

原田泰・佐藤綾野・中澤正彦「昭和恐慌期の財政政策と金融政策はどちらが重要だったか？」ESRI Discussion Paper Series No. 176，2007年3月、内閣府経済社会総合研究所

原田泰・杉原茂「信用乗数の変化と90年代の低下」『ファイナンスとファンダメンタルズ』第11号，青山学院総合研究所経済研究センター研究叢書，2002年.
原田泰『日本国の原則』日本経済新聞出版社、2007年．

古川顕『現代日本の金融分析』東洋経済新報社，1985年．

堀内昭義『日本の金融政策 - 金融メカニズムの実証分析 -』東洋経済新報社，1980年.

山本和「わが国におけるマネーサプライ・コントロールのメカニズムについて」『金融研究資料』1981年5月。

Bailey, M. J., "National Income and the Price Level," A Study in Macroeconomic Theory, Second Edition, McGraw Hill, 1971.

Friedman, M., "A Theoretical Framework for Monetary Analysis," National Bureau of Economic Research Occasional Paper 112, 1971.

Hawtrey, R. G., Currency and Credit, 4th Edition, Longmans, Green and Co., 1950.

Mitchell, W. C., Business Cycles and Their Causes, University of California Press, 1950.

Tobin, J., "A General Equilibrium Approach to Monetary Theory" Journal of Money, Credit and Banking, vol.1, pp15-29, 1969.
図１信用乗数、ベースマネー、M2

M2

MB
表 1 使用变数出所一覧

変数名	表記名	出所
ベースマネー	MB	大蔵省理財局編 釜融事項参考書日本評論社日本銀行兌換券差引流通残高と日本銀行預金貸出金残高表一般預金の和
M2	M2	貨幣供給量Ⅱ(広義)藤野推計。銀行外の当座預金(銀行手持ち小切手調整済み)特別当座預金通知預金別段預金振出手形の残高と銀行外現金残高の合計(藤野正三郎·五十嵐副夫 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、N
コールレート	CALL	日本銀行 呉邦経済統計
鉱工業生産指数	IP	東洋経済新報社 経済統計年鑑隔年版
企業物価指数	WPI	藤野正三郎·五十嵐副夫 景気指数:1888~1940年一橋大学経済研究所日本経済統計文献センター統計資料シリーズ、No.2
東京小売物価指数	TCPI	日本銀行 呉邦経済統計
期待インフレ率(完全予見)	E_INFLATION	作成については本文補論参照
期待インフレ率(AR)	E_INFLATION_AR	作成については本文補論参照
信用乗数	MM	M2/MB
ダミー変数	季節ダミー	1~11
dummy27_4	昭和金融恐慌ダミー:1927年4月を1、それ以外を0
dummy27_5	昭和金融恐慌ダミー:1927年5月を1、それ以外を0
dummy226_2	226事件ダミー:1936年2月を1、それ以外0
dummy226_3	226事件ダミー:1936年3月を1、それ以外0
dummy31_12	金解禁ダミー:1931年12月を1、それ以外0
dummy32_1	金解禁ダミー:1932年1月を1、それ以外0
図２ 使用変数(対数値 但し期待インフレ率とコールレートを除く)
## 表 2 部分調整モデルの推計結果

期待インフレ(AR)の場合

推定值	標準誤差
$ \alpha $	-0.238	(0.071) $ * * * $
$ \beta $	0.116	(0.223)
$ \gamma $	0.046	(0.014) $ * * * $
$ \delta $	0.240	(0.167)
$ \rho $	0.695	(0.080) $ * * * $
dummy27_4	-0.392	(0.006) $ * * * $
dummy27_5	0.189	(0.036) $ * * * $
dummy226_2	-0.262	(0.009) $ * * * $
dummy226_3	0.143	(0.023) $ * * * $
dummy31_12	0.023	(0.008) $ * * * $
dummy32_1	-0.044	(0.012) $ * * * $
R2	0.909
SE	0.028
Alter	4.086 $ * * * $

期待インフレ(完全予見)の場合

推定值	標準誤差
$ \alpha $	-0.256	(0.068) ***
$ \beta $	0.161	(0.223)
$ \gamma $	0.048	(0.013) ***
$ \delta $	-0.026	(0.079)
$ \rho $	0.694	(0.081) ***
dummy27_4	-0.392	(0.006) ***
dummy27_5	0.190	(0.037) ***
dummy226_2	-0.266	(0.009) ***
dummy226_3	0.143	(0.023) ***
dummy31_12	0.031	(0.010) ***
dummy32_1	-0.043	(0.012) ***
R2	0.908
SE	0.028
Alter	4.130 ***

R2は修正済み決定係数

Alterは系列相関に関するダービンの代替的方法による統計量

***,**,*はそれぞれ1%,5%,10%の有意水準を示す

(但し 標準誤差はNewey-West法で修正)
図 3 信用乗数の理論値と実績値

期待インフレ(AR)の場合

期待インフレ(完全予見)の場合
## 表 3 单位根検定

ADF検定

変数名	t-adf	p-value	lag	significance	model
logm2	level	1.431	0.999	12	intercept
0.927	1.000	12	trend and intercept
1st diff	1.154	0.936	12	none
-0.456	0.895	11	intercept
-1.632	0.776	11	trend and intercept
0.095	0.712	11	none
callrate	level	-2.605	0.094	0	*	intercept
-3.866	0.016	0	**	trend and intercept
1st diff	-1.585	0.106	0	none
-14.613	0.000	0	***	intercept
-14.634	0.000	0	***	trend and intercept
-14.588	0.000	0	***	none
logmb	level	2.337	1.000	12	intercept
1.666	1.000	12	trend and intercept
1.440	0.963	13	none
1st diff	-1.756	0.401	13	intercept
-4.302	0.004	11	***	trend and intercept
-1.411	0.147	13	none
フィリップ・ペロン検定
logm2	level	4.308	1.000	20	intercept
2.704	1.000	23	trend and intercept
1st diff	2.471	0.997	3	none
-11.708	0.000	3	***	intercept
-12.590	0.000	14	***	trend and intercept
-11.380	0.000	1	***	none
logmb	level	-0.237	0.930	3	intercept
-1.396	0.859	5	trend and intercept
1st diff	1.401	0.960	7	none
-21.875	0.000	16	***	intercept
-24.388	0.000	21	***	trend and intercept
-21.030	0.000	14	***	none

(注) Significanceは, * , ** , ***が, それぞれ 10,5,1%水準で有意であることを示す(MacKinnon(1996)参照). Lagの長さは, ADF検定はSchwartz Information Criterionで決定した.
表 4 グランジャーの因果性テスト（マネーの制御可能性）

ベースマネー	コールレート	M2
ベースマネー	0.971	4.027 ***
コールレート	1.759 *	1.028
M2	2.649 ***	1.116

(注)縦列太字が内生変数,***,**,*はそれぞれ1%,5%,10%の有意水準を表す.

図3 インパルス応答関数（マネーの制御可能性）
図 5 M2 の分散分解
# 同族企業における人事・労務管理制度の形成と離職率への影響 $ ^{*} $

一中小企業に注目して—

松浦 司 $ ^{**} $

野田 知彦

## <要旨>

本稿では、第1に同族企業では人事・労務管理制度が制度として存在しない傾向にあり、第2に同族企業と非同族企業では人事・労務管理制度が離職率を下げる効果に違いがあるという仮説を検証する。

その結果、以下のことが示された。第1に、同族企業の方では離職率が高いことがわかる。しかしながら、平均勤続年数は有意な差はないものの同族企業の方が長い。第2に、企業規模や存続年数といった変数でコントロールすると、同族企業と非同族企業では賞与制度と勤務延長・再雇用制度は同族企業と非同族企業では有意な差が存在しないが、それ以外の人事・労務管理制度は非同族企業の方が存在する傾向が観察される。第3に、中小企業のなかでも売上高10億円以上、または従業員数100人以上の非同族企業においては、離職率を下げる人事・労務管理制度は定期昇給制度と評価者訓練であるが、同族企業ではこれらの制度が離職率を下げる効果を持たない。第4に、売上高10億円以上、または従業員数100人以上の非同族企業では労働組合や従業員組織が存在すると離職率を下げるが、同族企業ではこのような効果は観察されない。第5に、売上高が10億円未満、または従業員数100人未満の同族企業では賞与制度や勤務延長・再雇用制度が存在すると離職率を低下させる。第6に、従業員数と離職率の負の関係については、人事・労務管理制度などでコントロールするとこの効果は消える。

これらの結果から、同じ中小企業であっても、同族企業と非同族企業では人事・労務管理制度の整備やこれらの制度がもたらす機能が異なる可能性を示唆する。

JEL Classification Number: J53, J63, L20

Key Words: 同族企業、人事・労務管理制度、離職率