Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
行われる．したがって，活発な貸出活動はより多くのマネーを生む一方で，貸出活動が停滞したならばマネーの量は低位に止まる．マネーの大部分が預金通貨であること，現金はその発行高によって総量が決定しているのに対し，預金通貨の量は上記のように決定される波及預金から決定されることを考え合わせるならば，貸出市場動向が現預金比率を決定する要因になっていることは容易に理解されよう．90年代以降の日本経済においては金融仲介機関の貸出総量が低下を続けた．したがって貸出の不活発化が信用乗数の低下原因であるという議論は十分に整合的である．

貸出の不活発化は資金供給・需要いずれによっても発生しうる．しかしながら，銀行の資金供給能力に問題があるとする説——いわゆるクレジットクランチ仮説には否定的な見解が多い．いわゆる金融危機後の98年に関しては，クレジットクランチにより貸出が，引いては経済環境が停滞したことがわかるが（Moti oni shi and Yoshi kawa 1999），それ以外の期間ではその存在は棄却される（Hayashi and Prescott 2002）．また，銀行のバランスシート問題が「一般に」マクロの資金供給能力を低下させるとは限らないとの点については飯田（2003）を参照されたい．

以上の議論をふまえると，貸出停滞は資金需要側の問題としてとらえる必要がある．資金需要が停滞し続けた原因として第一に挙げられるのは投資機会の消失の議論である．ただし，日本国内での投資機会の消失といったタイプの実物経済問題は本稿での議論である金融システム問題や金融政策によって解決する問題ではない $ ^{4} $ ため，以降の分析では考慮していない．さらには，潜在的投資機会の期待収益率が悪化したとしても十分に安価な資金供給が受けられるならば投資資金をファイナンスするための貸出が減少することはない．

現在，日本の名目利子率はその下限に達していると考えられる．このとき，名目利子率に低下余地がないため，デフレ期待は同率の実質利子率上昇に帰結する．実質利子率が均衡水準に比べ高いならば，投資需要・消費需要ともに減少するため，それに対応した資金需要も小さくなろう $ ^{5} $ ．したがって，デフレ期待が実質利子率を上昇させ，実質利子率の高止まりが資金需要を停滞させ，資金需要の停滞が貸出減少を通じてマクロの現預金比率を上昇させた，つまりは信用乗数を低下させたとの仮説をたてることが出来るだろう．

現預金比率上昇の第二の仮説は，より直接的に民間経済主体が自身のポートフォリオにしめる現金の割合を増大させようとしているとの見解である．飯田・原田・浜田(2004)では主にこの立場から90年代の信用乗数に説明を与えている．その際にもデフレ期待は重要な役割を果たすが，これには若干の注意が必要である．デフレによって実質的なリターンを得るのは名目額が固定された資産に共通する特徴であり，現金に限られるものではない．デフレによって現金の実質收益率が上昇するならば，預金の実質收益率も同じだけ上昇するため，デフレ期待が単独かつ直接的に現金保有性向を高めると言うことは出来ない．こ
こでも問題となるのは，名目利子率の下限問題である．ゼロ金利以前においても，90年代半ばより日本の名目利子率はかなりの低位を推移してきた．継続するデフレ期待の下で名目金利が上昇することは出来ない．デフレ，またはデフレ期待が支配的な経済環境下では，金融緩和姿勢を続けたまま，銀行へ預金することの「靴底費用」以上の収益差を設定することが出来ない．これがデフレ期待が現金保有性向を高める原因である．

したがって，現預金比率の上昇を説明する仮説としては，実質利子率の高止まりによる資金需要の停滞，デフレ期待と名目利子率の下限制約による現金保有性向の上昇という2つの経路が考えられることがわかる．次節ではこれらの変数と信用乗数間の関係を実証的に検討しよう．

#### 3.2. 実証的検討

以下では，前節で示された二つの仮説を出発点として，主に90年から2000年の信用乗数と資金需要・デフレ期待・利子率についてごく単純なVARモデルを用いた実証的なアプローチを行う．

信用乗数は M2+CD 平残ベースのものを用いる $ ^{7} $ . 資金需要の代理変数としては, SNA の実質民間設備投資・実質民間住宅投資を用いた推計を行った. 実質利子率については名目利子率と期待インフレ率に分割して考えたい. 名目利子率については新規貸出約定平均金利を用いた. 以上の変数とは異なり, デフレ期待の代理変数である期待インフレ率は直接観察可能な変数ではない. そこで, 堀・寺井(2004)での Carlson-Parkin 法による期待インフレ率推計の手法を延長して作成された推計期待インフレ率を用いて推計を行う. 名目利子率・期待インフレ率をのぞく各変数はその対数値を用いた. この他, 信用乗数や他の変数に一時的な影響を与えたと考えられる消費税導入, Y2K 年問題に対応し, 97 年 Q2, 1999 年 Q4, 2000 年 Q1 にダミーを用いた.

期待インフレ率，利子率以外の各変数は対数値を用いている．変数の次数は，投資に関する変数のみ階差を取ることで処理したケース（type A）と全ての変数について階差をとって推計する（type B）ケースの両方について報告したい．また，ラグ次数の選択にあたってはFriedman and Kuttner(1992)に従い，1年分——4期ラグを用いた．

問題となる推計期間の開始期は，興味の中心が90年代にあること，90年代の長期停滞の前史としてのバブル期の重要性に鑑みて第11循環，いわゆるバブル景気の拡張が始まる1987年Q1とした $ ^{8} $ ．推計期間の終了は2003年Q4である．
## コレスキー分解

まずは,ごく単純なリカーシブ VAR によって各変数の信用乗数への影響を考えていこう.上記の期間の VAR モデルを推計し,ついでその影響をインパルス応答関数によって観察する.その際のコレスキー順序は,期待インフレ率・名目利子率・住宅投資・設備投資・信用乗数であるとする.

図 3 a は投資データのみについて階差を用いた場合，図 3 b は全ての変数について階差データを用いた場合を報告している．なお，図 3 b では信用乗数の水準への影響を明確にするため累積値を用いている．なお，各図は 1 標準偏差のショックに対する反応について書かれており，点線は ±2 標準偏差をあらわす．

## 構造型 VAR

同時点関係については，実物変数から期待インフレ率への影響，実物変数・期待インフレ率から名目利子率への影響，住宅投資の設備投資への影響，実質利子率から投資への影響などを考慮し，以下のような経済構造を想定した．

$$ \begin{pmatrix}{{{1}}}&{{{0}}}&{{{\boldsymbol{\alpha}_{1}}}}&{{{\boldsymbol{\alpha}_{2}}}}&{{{0}}} \\{{{\boldsymbol{\alpha}_{3}}}}&{{{1}}}&{{{\boldsymbol{\alpha}_{4}}}}&{{{\boldsymbol{\alpha}_{5}}}}&{{{0}}} \\{{{\boldsymbol{\alpha}_{6}}}}&{{{\boldsymbol{\alpha}_{7}}}}&{{{1}}}&{{{\boldsymbol{\alpha}_{8}}}}&{{{0}}} \\{{{\boldsymbol{\alpha}_{9}}}}&{{{\boldsymbol{\alpha}_{10}}}}&{{{0}}}&{{{1}}}&{{{0}}} \\{{{\boldsymbol{\alpha}_{11}}}}&{{{\boldsymbol{\alpha}_{12}}}}&{{{\boldsymbol{\alpha}_{13}}}}&{{{\boldsymbol{\alpha}_{14}}}}&{{{1}}}\end{pmatrix}=c+A\begin{pmatrix}{{{\boldsymbol{\pi}_{t}^{e}}}} \\{{{i_{t}}}} \\{{{I_{t}^{invest}}}} \\{{{I_{t}^{resident}}}} \\{{{MM_{t}}}}\end{pmatrix}+\begin{pmatrix}{{{\boldsymbol{\varepsilon}_{t}^{\pi}}}} \\{{{\boldsymbol{\varepsilon}_{t}^{i}}}} \\{{{\boldsymbol{\varepsilon}_{t}^{invest}}}} \\{{{\boldsymbol{\varepsilon}_{t}^{resident}}}} \\{{{\boldsymbol{\varepsilon}_{t}^{MM}}}}\end{pmatrix} $$

ただし,5変数のモデルのため,以上のままでは識別条件を満たさない.そこで,設備投資・住宅投資への影響を与えるのは実質利子率であることから$\alpha_{6}=-\alpha_{7},\alpha_{9}=-\alpha_{10}$との制約を加える.さらに,実体経済動向が期待インフレ率に影響を与えるには時間がかかると考え,$\alpha_{1}=\alpha_{2}=0$としている.なお,フィッシャー方程式より$\alpha_{3}=1$との制約も考えられるが,同時期の名目利子率は下限が近く期待インフレ率の変化をそのまま反映するとは考えづらいため用いていない.

以上の同時点制約のうち5%有意な係数を得たのは,typeAの推計,typeBの推計ともに，実質利子率から設備投資・住宅投資への影響を表す$\alpha_{6}=-\alpha_{7},\alpha_{9}=-\alpha_{10}$と住宅投資から名目利子率への影響を表す$\alpha_{2}$であり，符号も理論的予想と合致する．これらの同時点関係を考慮して描かれたインパルス応答関数が図4a,bである．
図 3 a：コレスキー分解に基づくインパルス応答関数（type A）
図 3 b：コレスキー分解に基づくインパルス応答関数（type B）
図4a：構造型制約に基づくインパルス応答関数（type A）